Machine Learning

Softecks

Reklam ehtiva edir

Bu tətbiq haqqında

Süni intellekt, məlumat elmi, proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə və model inkişafını anlamağınıza kömək etmək üçün hazırlanmış strukturlaşdırılmış Maşın Öyrənmə tətbiqinə xoş gəlmisiniz. İstər tələbə, istər gələcək məlumat alimi, istər proqram təminatı mühəndisi, istərsə də texnologiya mütəxəssisi olun, tətbiq fundamental nəzəriyyədən tətbiqə qədər maşın öyrənməsini əhatə edən mütəşəkkil dərslər və praktik təlimatlar təqdim edir.

📱 İKİLİ MƏRKƏZ ÖYRƏNMƏ STRUKTURU
1. ÖYRƏNMƏ NİŞANI Öyrənmə paradiqmaları, hipotez fəzaları, xətti modellər, neyron şəbəkələri, nüvə metodları, qərar ağacları, xüsusiyyət seçimi və model həyat dövrü konsepsiyalarını əhatə edən dərsləri araşdırın.

2. NECƏ EDİLMƏLİDİR NİŞANI
Məlumat dəstinin hazırlanmasını, model təlimini, qiymətləndirməni, tənzimləməni, interpretasiyanı və tətbiq iş axınlarını izah edən addım-addım təlimatlara daxil olun.

📚 MAŞIN ÖYRƏNMƏ MÖVZULARI
• Əsaslar və Öyrənmə Paradiqmaları
Maşın öyrənməsini, onun tətbiqlərini və nəzarət edilən, nəzarətsiz və möhkəmləndirici öyrənmə arasındakı fərqləri anlayın.

• Konsepsiya Öyrənməsi
Hipoz fəzalarını, induktiv qərəzliliyi, versiya fəzalarını, ümumiləşdirməni və nümunələrdən öyrənməyi öyrənin.

• Xətti Modellər
Reqressiya, təsnifat, xətti qərar funksiyaları və sərhədlərin məlumatları ayırmaq üçün necə istifadə edildiyini öyrənin.

• Neyron Şəbəkələri və Nüvə Metodları
Çoxqatlı Perseptronları, Radial Əsas Funksiya şəbəkələrini, Dəstək Vektor Maşınlarını və mürəkkəb xüsusiyyət fəzaları üçün metodları araşdırın.

• Qərar Ağacları və Xüsusiyyət Seçimi
Ağac əsaslı modelləri, xüsusiyyət seçim yanaşmalarını, model müqayisəsini və etibarlı sistemlərin qurulmasında ümumi çətinlikləri anlayın.

• Model Həyat Dövrü
Maşın öyrənmə modellərinin təlimi, validasiyası, sınaqdan keçirilməsi, monitorinqi, texniki xidməti və məsuliyyətli istifadəsi haqqında məlumat əldə edin.

💻 PRAKTİK TƏLİMATLAR
“Təlimatlar” bölməsində maşın öyrənmə iş axınının müxtəlif mərhələləri üçün təlimatlar yer alır:

• Python-un quraşdırılması və Jupyter Notebook-un qurulması
• Ümumi məlumat elmləri kitabxanalarının konfiqurasiyası
• Pandas ilə məlumat dəstlərinin yüklənməsi və araşdırılması
• İtkin, təkrarlanan və ya uyğunsuz məlumatların təmizlənməsi
• Diaqramlar və qrafiklərlə nümunələrin vizuallaşdırılması
• Məlumatların təlim, validasiya və test dəstlərinə bölünməsi
• Hazırlıq zamanı məlumat sızmasının qarşısının alınması
• Reqressiya, təsnifat və ya klasterləşdirmə üçün alqoritmlərin seçilməsi
• Xətti reqressiya modellərinin qurulması və qiymətləndirilməsi
• k-NN, Sadəlövh Bayes və Dəstək Vektor Maşın modellərinin öyrədilməsi
• K-Means və İyerarxik Klasterləşdirmə ilə məlumatların qruplaşdırılması
• Əsas Komponent Təhlili ilə ölçülərin azaldılması
• Balanssız məlumat dəstlərinin işlənməsi
• Uyğun metriklərlə performansın ölçülməsi
• GridSearchCV ilə hiperparametrlərin tənzimlənməsi
• Həddindən artıq uyğunluğu azaltmaq üçün nizamlamanın tətbiqi
• TensorFlow və Keras ilə neyron şəbəkələrinin yaradılması
• Xüsusiyyət əhəmiyyəti və SHAP ilə proqnozların başa düşülməsi
• Təlim keçmiş modellərin saxlanması və yüklənməsi
• Modellərin yerləşdirilməsi REST API-ləri
• Model sürüşməsinin və performansının monitorinqi
• Məsuliyyətli süni intellekt prinsiplərinin tətbiqi

🎯 BU TƏTBİQİ KİMLƏR İSTİFADƏ EDƏ BİLƏR?
Bu tətbiq kompüter elmləri və məlumat elmləri tələbələri, süni intellekt üzrə təhsil alan yeni başlayanlar, maşın öyrənməsinə keçən tərtibatçılar, ağıllı tətbiqlər quran proqram təminatı mühəndisləri və proqnozlaşdırıcı analitika ilə maraqlanan mütəxəssislər üçün uyğundur.

💡 ÖYRƏNMƏ FAYDALARI
Tətbiq maşın öyrənmə mövzularını aydın və mütəşəkkil formatda təqdim edir. Strukturlaşdırılmış dərslər tədricən öyrənməni, akademik tədqiqatı, müsahibə hazırlığını və təkrarlamanı dəstəkləyir. Praktik təlimatlar öyrənənlərə anlayışları məlumatların hazırlanması, alqoritm təlimi, qiymətləndirmə və yerləşdirmə ilə əlaqələndirməyə kömək edir.

Aydın naviqasiya mövzuları araşdırmağı, vacib anlayışlara yenidən baxmağı və rahat bir tempdə öyrənməyi asanlaşdırır. Məzmun, kəsilmiş resurslara etibar etmədən maşın öyrənmə iş axınlarını geniş şəkildə anlamaq istəyən öyrənənləri dəstəkləyir.

🔄 MÜNTƏZƏM TƏHSİL YENİLƏMƏLƏRİ
Tətbiq maşın öyrənmə dərsləri, praktik dərsliklər, məzmunun təşkili, istifadə rahatlığı, performans, səhv düzəlişləri və sabitliklə bağlı ümumi yeniləmələr alır. Yeniləmələr həmçinin mövcud izahları təkmilləşdirə və öyrənmə təcrübəsini təkmilləşdirə bilər.

Yeniliklər

App contents re-structured
How to Section added
App Stability & Design Improvements