Machine Learning

آگهی دارد
+۱۰۰
بارگیری‌ها
رده‌بندی محتوا
مناسب برای همه
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت
نماگرفت

درباره این برنامه

با این برنامه همه کاره - برای دانش‌آموزان، حرفه‌ای‌ها و داوطلبان آزمون رقابتی، در یادگیری ماشینی استاد شوید. این برنامه یک سفر آموزشی ساختار یافته و فصلی را ارائه می دهد که مفاهیم کلیدی، الگوریتم ها و برنامه ها را پوشش می دهد - همه بر اساس یک برنامه درسی استاندارد ML.

🚀 آنچه در داخل است:

📘 واحد 1: مقدمه ای بر یادگیری ماشین
• یادگیری ماشینی چیست
• مشکلات یادگیری به خوبی مطرح شده است
• طراحی یک سیستم یادگیری
• دیدگاه ها و مسائل در یادگیری ماشین

📘 واحد 2: یادگیری مفهومی و ترتیب عمومی به اختصاصی
• مفهوم یادگیری به عنوان جستجو
• الگوریتم FIND-S
• فضای نسخه
• تعصب استقرایی

📘 واحد 3: یادگیری درخت تصمیم
• نمایندگی درخت تصمیم
• الگوریتم ID3
• آنتروپی و به دست آوردن اطلاعات
• نصب بیش از حد و هرس

📘 واحد 4: شبکه های عصبی مصنوعی
• الگوریتم پرسپترون
• شبکه های چند لایه
• پس انتشار
• مسائل طراحی شبکه

📘 واحد 5: ارزیابی فرضیه ها
• انگیزه
• برآورد دقت فرضیه
• فواصل اطمینان
• مقایسه الگوریتم های یادگیری

📘 واحد 6: یادگیری بیزی
• قضیه بیز
• حداکثر احتمال و نقشه
• طبقه بندی کننده ساده لوح بیز
• شبکه های اعتقاد بیزی

📘 واحد 7: تئوری یادگیری محاسباتی
• احتمالاً تقریباً صحیح (PAC) یادگیری
• پیچیدگی نمونه
• ابعاد VC
• مدل محدود اشتباه

📘 واحد 8: یادگیری مبتنی بر نمونه
• الگوریتم K-نزدیکترین همسایه
• استدلال مبتنی بر مورد
• رگرسیون وزنی موضعی
• نفرین ابعاد

📘 واحد 9: الگوریتم ژنتیک
• جستجوی فضایی فرضیه
• اپراتورهای ژنتیکی
• توابع تناسب اندام
• کاربردهای الگوریتم ژنتیک

📘 واحد 10: آموزش مجموعه قوانین
• الگوریتم های پوشش متوالی
• قانون پس از هرس
• یادگیری قوانین مرتبه اول
• یادگیری با استفاده از Prolog-EBG

📘 واحد 11: یادگیری تحلیلی
• یادگیری مبتنی بر توضیح (EBL)
• یادگیری استقرایی-تحلیلی
• اطلاعات مربوط
• عملیاتی بودن

📘 واحد 12: ترکیب یادگیری استقرایی و تحلیلی
• برنامه نویسی منطق القایی (ILP)
• الگوریتم فویل
• ترکیب توضیح و مشاهده
• کاربردهای ILP

📘 واحد 13: یادگیری تقویتی
• وظیفه یادگیری
• Q-Learning
• روش های تفاوت زمانی
• استراتژی های اکتشاف

🔍 ویژگی های کلیدی:
• برنامه درسی ساختاریافته با تفکیک موضوعی
• شامل کتاب های برنامه درسی، MCQ، و آزمون ها برای یادگیری جامع است
• ویژگی نشانک برای ناوبری آسان و دسترسی سریع
• پشتیبانی از نمای افقی و افقی برای افزایش قابلیت استفاده
• ایده آل برای BSc، MSc، و آمادگی آزمون رقابتی
• طراحی سبک و ناوبری آسان

چه مبتدی باشید و چه قصد دارید دانش ML خود را افزایش دهید، این برنامه همراه عالی شما برای موفقیت تحصیلی و شغلی است.

📥 اکنون دانلود کنید و سفر خود را به سمت تسلط بر یادگیری ماشین آغاز کنید!
تاریخ به‌روزرسانی
۱۸ مرداد ۱۴۰۴

ایمنی داده

ایمنی با درک اینکه توسعه‌دهندگان چگونه داده‌های شما را جمع‌آوری و هم‌رسانی می‌کنند شروع می‌شود. شیوه‌های حفظ امنیت و حریم خصوصی داده‌ها ممکن است براساس استفاده، منطقه، و سن شما متفاوت باشد. توسعه‌دهنده این اطلاعات را ارائه کرده است و ممکن است آن را درطول زمان به‌روزرسانی کند.
هیچ داده‌ای با اشخاص ثالث هم‌رسانی نمی‌شود
درباره نحوه اعلام هم‌رسانی داده‌ها توسط توسعه‌دهندگان بیشتر بدانید
هیچ داده‌ای جمع‌آوری نمی‌شود
درباره نحوه اعلام جمع‌آوری داده‌ها توسط توسعه‌دهندگان بیشتر بدانید
داده‌ها هنگام جابه‌جایی رمزگذاری می‌شود
نمی‌توان داده‌ها را حذف کرد

تازه‌ها

🚀 What’s New in Machine Learning App v1.0

• ✨ User interface with clean and intuitive design
• 🔖 Added bookmark feature for easy access to important topics
• 📱 Supports horizontal and landscape views for flexible studying
• 📚 Complete syllabus content, MCQs, and quizzes for better learning
• ⚡ Faster performance and smoother navigation

Perfect for students and professionals aiming to master Machine Learning. Download now and upgrade your study experience!