اگر می‌خواهید مهارت‌های خود را در یادگیری ماشینی و MLOs افزایش دهید، ما یک دوره عالی برای شما داریم. ما به تازگی یک دوره آموزشی جامع End-to-End Machine Learning را در کانال YouTube freeCodeCamp.org ارسال کردیم. این طراحی شده است تا شما را با دانش پایه و مهارت های پیشرفته در عملیات یادگیری ماشین مجهز کند. چه مبتدی باشید و چه به دنبال افزایش تخصص خود هستید، این دوره بینش های ارزشمند و تجربه عملی را ارائه می دهد. آیوش سینگ این دوره را توسعه داد. او یک مهندس باتجربه یادگیری ماشین و سازنده دوره های محبوب است.

آنچه شما یاد خواهید گرفت

این دوره به گونه ای طراحی شده است که شما را در کل خط لوله یادگیری ماشین، از کاوش داده تا استقرار، راهنمایی کند. در اینجا خلاصه ای از مفاهیم و مهارت های کلیدی که به دست خواهید آورد آورده شده است:

1. تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA)

درک داده های شما برای هر پروژه یادگیری ماشینی مهم است. این دوره به شما می آموزد که چگونه تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی (EDA) را برای کشف الگوها، تشخیص ناهنجاری ها و ایجاد روایت های داده قانع کننده انجام دهید. شما تکنیک‌هایی را برای تجسم و خلاصه کردن داده‌ها یاد خواهید گرفت که پایه و اساس محکمی برای ساخت مدل‌های موثر فراهم می‌کند.

2. مهندسی ویژگی

مهندسی ویژگی هنر تبدیل داده های خام به ورودی های معنادار برای الگوریتم های یادگیری ماشین است. شما درک عمیقی از چرایی و چگونگی مهندسی ویژگی‌ها و افزایش قدرت پیش‌بینی مدل‌های خود به دست خواهید آورد. این بخش تکنیک هایی برای ایجاد ویژگی های جدید، انتخاب مرتبط ترین آنها و آماده سازی داده ها برای تجزیه و تحلیل را پوشش می دهد.

3. پیاده سازی و اعتبارسنجی مدل

ساختن یک مدل فقط آغاز کار است. این دوره بر اهمیت آزمایش و اعتبارسنجی دقیق برای اطمینان از عملکرد خوب مدل شما بر روی داده های دیده نشده تأکید می کند. شما یاد خواهید گرفت که چگونه یک مدل واحد را پیاده سازی کنید، عملکرد آن را ارزیابی کنید و آن را از طریق آزمایش تکراری اصلاح کنید. این فرآیند برای توسعه راه حل های یادگیری ماشینی قابل اعتماد و دقیق بسیار مهم است.

4. نوشتن کد مقیاس پذیر و قابل خواندن

کد خوب نه تنها کاربردی است، بلکه مقیاس پذیر، دفاعی و خوانا است. شما الگوهای طراحی و بهترین شیوه ها برای نوشتن کد تمیز و کارآمد را تحلیل خواهید کرد. این بخش به شما کمک می‌کند تا مهارت‌هایی را برای ایجاد برنامه‌های یادگیری ماشینی قوی ایجاد کنید که نگهداری و گسترش آن آسان است.

5. یکپارچه سازی MLOps

ادغام مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولید یک مهارت حیاتی است. این دوره MLOps را معرفی می‌کند، مجموعه‌ای از شیوه‌هایی که یادگیری ماشین، DevOps و مهندسی داده را ترکیب می‌کند. شما یاد خواهید گرفت که از ابزارهایی مانند ZenML و MLflow برای ردیابی و استقرار آزمایش استفاده کنید، و مطمئن شوید که مدل های شما نه تنها موثر هستند، بلکه مقیاس پذیر و قابل نگهداری در برنامه های کاربردی دنیای واقعی هستند.

چرا این دوره را بگذرانید؟

دوره آموزشی End-to-End Machine Learning در freeCodeCamp.org برای ارائه یک درک جامع از چرخه زندگی یادگیری ماشین طراحی شده است. در پایان دوره، مهارت‌هایی برای مدیریت پروژه‌های داده پیچیده، پیاده‌سازی مدل‌های قوی، و استقرار موثر آنها با استفاده از شیوه‌های MLOps خواهید داشت.

دوره کامل را در کانال YouTube freeCodeCamp.org (تماشای 3 ساعته) تماشا کنید.

خبرکاو