مکتب خونه برنامه‌نویسی هوش مصنوعی ماشین لرنینگ

Machine learning

Name: درس یادگیری ماشین - مکتب خونه
Rating: 3.8 (5 reviews)

یادگیری ماشینی (Machine learning) به بررسی روش هایی می پردازد که به رایانه ها امکان استفاده از داده ها و یاد گیری از آن ها برای بهبود عملکردهای مختلف را می دهد. هدف یادگیری ماشینی ... ادامه

3.8 (5 رای)

14,414 دانشجو

دانشگاه استنفورد

Andrew Ng

محتوای دوره

درباره دوره

نظرات کاربران

درباره استاد

محتوای دوره

1 فصل 20 جلسه 25 ساعت ویدیو

فیلم های آموزشی

25:09 ساعت 20 جلسه

یادگیری ماشین - جلسه 1 - انگیزه و کاربردهای یادگیری ماشین، قواعد کلاس، تعریف یادگیری ماشین، مروری بر یادگیری با نظارت، مروری بر

مشاهده

"68:39

یادگیری ماشین - جلسه 2 - کاربردی از یادگیری با نظارت – رانندگی خودمختار، رگرسیون خطی، گرادیان نزولی، گرادیان نزولی دسته¬ای، گرا

مشاهده

"76:15

یادگیری ماشین - جلسه 3 - مفهوم بیش برازش و کم برازش، مفهوم الگوریتم¬های پارامتری و غیر پارامتری، رگرسیون وزن¬دار محلی، تعبیر اح

مشاهده

"73:13

یادگیری ماشین - جلسه 4 - روش نیوتن، خانواده¬ی توابع نمایی، مثالی از تابع برنولی، مثال از تابع گوسی، مدل¬های خطی عمومی، مثالی از

"73:06

یادگیری ماشین - جلسه 5 - الگورریتم¬های تمیزدهنده، الگوریتم¬های تولیدکننده، تحلیل¬های تمیزدهنده¬ی گوسی، تحلیل¬های تمیزدهنده¬ی گو

"75:30

یادگیری ماشین - جلسه 6 - مدل رویداد چند جمله¬ای، طبقه¬بندهای غیر خطی، شبکه عصبی، کاربردهای شبکه عصبی، شهودی از ماشین بردار پشتی

"73:08

یادگیری ماشین - جلسه 7 -طبقه¬بندی با حاشیه¬ی بهینه، دوگانی لاکرانژ، شرایط Karush-kuhn-tucker، دوگان SVM، مفهوم کرنل¬ها

"75:44

یادگیری ماشین - جلسه 8 - کرنل¬ها، تئوری مرسر، مرزهای تصمیم غیرخطی و SVM با حاشیه¬ی نرم، الگوریتم مختصات صعودی، الگوریتم بهینه¬

"77:18

یادگیری ماشین - جلسه 9 - تعادل بین بایاس و واریانس، کمینه¬سازی ریسک به صورت تجربی، محدوده¬ی متحد، نامساوی Hoeffding، همگرایی یک

"74:18

یادگیری ماشین - جلسه 10 - همگرایی یکنواخت – برای H نامحدود، مفهوم شکستن به قطعات و بَعد VC، مثالی از SVM، انتخاب مدل، تعیین اع

"72:55

یادگیری ماشین - جلسه 11 - تنظیم و آمار شناسی بیزی، یادگیری برخط، پیشنهادهایی برای به کارگیری الگوریتم¬های یادگیری ماشین، الگوری

"82:18

یادگیری ماشین - جلسه 12 - مفهوم یادگیری بدون نظارت، الگوریتم خوشه¬بندی k-میانگین، الگوریتم k-میانگین، ترکیبی از گوسی و الگوریت

"74:22

یادگیری ماشین - جلسه 13 - ترکیبی از گوسی، ترکیبی از بیز خام – خوشه¬بندی متن، تحلیل¬های فاکتوری، محدودیت¬های ماتریس کواریانس، م

"74:56

یادگیری ماشین - جلسه 14 - مدل تحلیل فاکتور، EM برای تحلیل فاکتور، تحلیل اجزای اصلی (PCA)، PCA به عنوان یک الگوریتم کاهش بَعد، ک

"80:39

یادگیری ماشین - جلسه 15 - اندیس¬گذاری معنایی بالقوه، پیاده¬سازی تجزیه به مقادیر منفرد (SVD)، تحلیل اجزای مستقل (ICA)، کاربرد IC

"77:17

یادگیری ماشین - جلسه 16 - کاربردهای یادگیری تقویتی، فرایند تصمیم مارکوف (MDP)، تعریف توابع ارزش و سیاست، تابع ارزش، تابع ارزش ب

"73:05

یادگیری ماشین - جلسه 17 - تعمیم به فضای حالت پیوسته، گسسته سازی و مشکل بَعد بالا، مدل¬ها/شبیه¬سازها، الگوریتم تکرار ارزش سازگار

"76:59

یادگیری ماشین - جلسه 18 - پاداش¬های حالت-عمل، MDP با افق محدود، مفهوم سیستم¬های دینامیکی، مثالی از مدل¬های دینامیک، تعدیل درجه

"76:37

یادگیری ماشین - جلسه 19 - پیشنهادهایی برای به کارگیری یادگیری ماشین، اشکال¬زدایی الگوریتم یادگیری تقویتی، تنظیم درجه دو خطی، بر

"75:54

یادگیری ماشین - جلسه 20 - MDPهای غیر مشاهده پذیر کامل، جستجوی سیاست، الگوریتم تقویتی، الگوریتم پگاسس، جستجوی سیاست پگاسس، کاربر

"76:39

درباره دوره

یادگیری ماشینی (Machine learning) به بررسی روش هایی می پردازد که به رایانه ها امکان استفاده از داده ها و یاد گیری از آن ها برای بهبود عملکردهای مختلف را می دهد. هدف یادگیری ماشینی این است که کامپیوتر (در کلی‌ترین مفهوم آن) بتواند به تدریج و با افزایش داده‌ها بازدهی‌ بالاتری در وظیفهٔ مورد نظر پیدا کند. نمونه هایی از کاربردهای یادگیری ماشین می تواند الگوریتم های تشخیص چهره، جداسازی هرزنامه و بازشناسی گفتار می باشد.

در مکتب خونه به عنوان مکمل دوره سری به صفحات آموزشی زیر بزنید:

اطلاعات بیشتر

امتیاز و نظرات کاربران

3.8

از مجموع 5 امتیاز

3 نظر

3 سال پیش

عالی

امیرحسین نوروزی

5 روز پیش

کیفیت ویدیو ها کمی پایین است ولی استاد عالی است

1 سال پیش

خیلی قدیمی وبدرد نخور بریم یتوب هزاران تا با کیفیت صدا تصویر عالی رایگان با زیر نویس فارسی یا حداقل انگلیسی و اپدیت هستن

مرجان روشنی

دوره‌های پیشنهادی

دوره آموزش رایگان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مدرس: AI Lessons

25,669 دانشجو

4 (92)

رایگان

آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون

مدرس: پویان راجیان

18,482 دانشجو

4.4 (140)

رایگان

یادگیری ماشین

دانشگاه صنعتی شریف

مدرس: مهدیه سلیمانی

26,096 دانشجو

4.3 (73)

رایگان

آموزش پایتون مقدماتی

مدرس: جادی میرمیرانی

88,516 دانشجو

4.4 (5,944)

گواهینامه

50٪

1,359,000 679,500 تومانء

درباره استاد

Andrew Ng

16 دوره

27,795 دانشجو

اندرو انگ استاد دانشکده علوم کامپیوتر دانشگاه استنفورد و سرپرست آزمایشگاه هوش مصنوعی استنفورد است. وی هم چنین بنیان‌گذار کورسرا (coursera.org) است و بر اساس گزارش تکنولوژی دانشگاه ام ای تی یکی از 35 مخترع برتر جوان دنیا است.
او دکتری خود را از دانشگاه کالیفرنیا برکلی گرفته و زمینه‌های پژوهش او هوش مصنوعی و علوم رباتیک است.

اطلاعات بیشتر