دوره جامع یادگیری ماشین و یادگیری عمیق - جلسه 3

آیا می‌خواهید به یک متخصص در Machine Learning تبدیل شوید؟ این دوره، از مفاهیم پایه‌ای تا پیشرفته‌ترین تکنیک‌های یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی را پوشش می‌دهد! 🔹 بخش اول: یادگیری ماشین رگرسیون خطی و لجستیک الگوریتم‌های طبقه‌بندی: KNN، Naive Bayes، SVM، درخت تصمیم، جنگل تصادفی روش‌های افزایش دقت مدل‌ها: اعتبارسنجی متقابل، Boosting کاهش ابعاد با PCA و خوشه‌بندی داده‌ها پروژه عملی برای پیاده‌سازی یادگیری ماشین 🔹 بخش دوم: شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق تئوری و پیاده‌سازی شبکه عصبی پیش‌خور (Feed-Forward) یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی پیچیده (DNNs) شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) و بازگشتی (RNNs) مدل‌های پیشرفته: Transformers و GANs پروژه‌های عملی برای یادگیری عمیق 🔹 بخش سوم: یادگیری تقویتی پردازش تصمیم مارکوف (MDP) و مسئله اکتشاف در برابر بهره‌برداری یادگیری Q-Learning و نسخه عمیق آن Deep Q-Learning معرفی الگوریتم PPO برای یادگیری تقویتی پیشرفته 🎯 ویژگی‌های این دوره ✅ توضیحات ساده و قابل فهم همراه با پیاده‌سازی عملی ✅ پروژه‌های واقعی برای درک عمیق‌تر مفاهیم ✅ مناسب برای مبتدیان تا متخصصان 📌 همین حالا یادگیری را شروع کنید! 🔔 فراموش نکنید که لایک کنید، کامنت بگذارید و سابسکرایب کنید تا ویدیوهای بیشتری ببینید! #MachineLearning #DeepLearning #ArtificialIntelligence #DataScience #PythonML #NeuralNetworks #AI #MLTutorial #ReinforcementLearning #CNN #RNN #GANs #Transformers #DeepLearningCourse #MachineLearningAlgorithms #AIForBeginners #SupervisedLearning #UnsupervisedLearning