Name: کتابخانه Scikit-learn پایتون چیست؟ + الگوریتمهای پایه یادگیری ماشین (رایگان)
Uploaded: 2025-04-13T08:52:18.000000Z
Duration: 23 min 19 s
Description: کتابخانه Scikit-learn پایتون چیست؟ + الگوریتمهای پایه یادگیری ماشین (رایگان)

جادی

فتوشاپ

زبان انگلیسی

power bi

فن بیان

حسابداری

icdl

وردپرس

اکسل

اتوکد

طراحی سایت

پایتون

هوش مصنوعی

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

کتابخانه Scikit-learn پایتون چیست؟ + الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین (رایگان)

چکیده

معرفی Scikit-Learn و کاربردهای آن

معرفی ابزارهای مورد نیاز و نحوه نصب و کار با Jupyter

نحوه بارگذاری داده و تقسیم آن به داده‌های آموزشی و تست

نحوه کار با الگوریتم‌های یادگیری ماشین و ارزیابی آن‌ها

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

کتابخانه Scikit-learn یکی از قدرتمندترین و پرکاربردترین ابزارهای یادگیری ماشین (Machine Learning) در زبان برنامه&zwnj;نویسی پایتون است. این کتابخانه مجموعه&zwnj;ای از الگوریتم&zwnj;های کلاسیک یادگیری نظارت&zwnj;شده و نظارت&zwnj;نشده را ارائه می&zwnj;دهد و بر پایه کتابخانه&zwnj;های محبوبی مانند NumPy ،SciPy و Matplotlib ساخته شده است.

Scikit-learn در زمینه&zwnj;هایی مانند تحلیل داده، طبقه&zwnj;بندی (Classification)، رگرسیون (Regression)، خوشه&zwnj;بندی (Clustering) و کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) به&zwnj;طور گسترده مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرد. سادگی استفاده، مستندات جامع و قابلیت یکپارچه&zwnj;سازی با سایر ابزارهای داده&zwnj;محور، آن را به انتخابی محبوب در میان پژوهشگران و توسعه&zwnj;دهندگان تبدیل کرده است.

مسیر یادگیری این کتابخانه با پیش&zwnj;پردازش داده&zwnj;ها، کار با دیتاست&zwnj;های آماده و پیاده&zwnj;سازی الگوریتم&zwnj;های پایه مانند رگرسیون خطی (Linear Regression)، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و درخت تصمیم (Decision Tree) آغاز می&zwnj;شود. سپس، بهینه&zwnj;سازی مدل&zwnj;ها با استفاده از GridSearch، تنظیم هایپرپارامترها و ارزیابی مدل&zwnj;ها با شاخص&zwnj;هایی نظیر دقت (Accuracy) و ماتریس درهم&zwnj;ریختگی (Confusion Matrix) در دستور کار قرار می&zwnj;گیرد. در مراحل پیشرفته&zwnj;تر، یادگیری Pipelineها، یادگیری نیمه&zwnj;نظارت&zwnj;شده، استفاده از روش&zwnj;های Ensemble مانند Random Forest و ترکیب Scikit-learn با ابزارهایی مثل TensorFlow و Pandas موجب تسلط کامل بر این کتابخانه خواهد شد.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

در این آموزش با کتابخانه Scikit-learn و کاربردهای اصلی آن در یادگیری ماشین آشنا خواهیم شد. ابتدا نحوه نصب ابزارها و کار با محیط Jupyter را یاد می&zwnj;گیریم، سپس نحوه بارگذاری و تقسیم داده به بخش&zwnj;های آموزشی و تست را تمرین می&zwnj;کنیم. در ادامه، با الگوریتم&zwnj;های یادگیری ماشین کار کرده و شیوه ارزیابی عملکرد مدل&zwnj;ها را بررسی خواهیم کرد.

کتابخانه Scikit-Learn

راهنمایی ادامه مسیر

کتابخانه Scikit-learn پایتون چیست؟ + الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین (رایگان) | فرادرس