معرفی جامع
هوش مصنوعی و Machine Learning یکی از جذاب‌ترین و پرکاربردترین بخش‌های سایت است. ما تمام الگوریتم‌های supervised و unsupervised را پیاده‌سازی می‌کنیم: از Linear و Logistic Regression، Decision Tree، Random Forest، Extra Trees، SVM، KNN، Naive Bayes، Gradient Boosting، XGBoost، LightGBM و CatBoost گرفته تا K-Means، Hierarchical Clustering، DBSCAN، PCA، t-SNE، UMAP و Association Rules. ارزیابی مدل با Train/Test Split، Cross Validation، K-Fold، Stratified K-Fold، Grid Search و Random Search انجام می‌شود و معیارهای Accuracy، Precision، Recall، F1، ROC-AUC، PR-AUC، Confusion Matrix، MAE، MSE، RMSE، MAPE، R² و Adjusted R² گزارش می‌شوند. خروجی شامل نوت‌بوک Jupyter، مدل آموزش‌دیده، دیتاست و گزارش ارزیابی است.
Supervised Learning
- Linear Regression
- Logistic Regression
- Decision Tree
- Random Forest
- Extra Trees
- SVM
- KNN
- Naive Bayes
- Gradient Boosting
- XGBoost
- LightGBM
- CatBoost
Unsupervised Learning
- K-Means
- Hierarchical Clustering
- DBSCAN
- PCA
- t-SNE
- UMAP
- Association Rules
ارزیابی مدل
- Train/Test Split
- Cross Validation
- K-Fold
- Stratified K-Fold
- Grid Search
- Random Search
- Hyperparameter Optimization
معیارها
- Classification: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, Confusion Matrix
- Regression: MAE, MSE, RMSE, MAPE, R², Adjusted R²
چه داده‌ای لازم است؟
- دیتاست جدولی ساخت‌یافته یا نیمه‌ساخت‌یافته\nمتغیر هدف برای یادگیری نظارت‌شده\nتعریف ویژگی‌ها و واحد مشاهده\nمعیار موفقیت و محدودیت استقرار
نرم‌افزارهای قابل استفاده
- Python\nJupyter\nScikit-learn\nXGBoost\nLightGBM\nCatBoost
کاربردها
- پیش‌بینی
- طبقه‌بندی
- خوشه‌بندی
- تشخیص ناهنجاری
- توصیه‌گر
خروجی‌ها
- پروژه Python
- نوت‌بوک Jupyter
- دیتاست ML
- مدل آموزش‌دیده
- گزارش ارزیابی
مقالات مرتبط
سوالات متداول
۱مدل آموزش‌دیده را تحویل می‌دهید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۲نوت‌بوک Jupyter می‌دهید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۳XGBoost را پیاده می‌کنید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۴Cross Validation انجام می‌دهید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۵زمان تحویل چقدر است؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۶هزینه چقدر است؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۷امکان تحلیل اختصاصی هست؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۸پشتیبانی دارید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۹گزارش Word می‌دهید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.
۱۰تفسیر مدیریتی هم می‌دهید؟
برای دریافت پاسخ دقیق متناسب با داده، روش پژوهش و خروجی موردنیاز شما، درخواست خود را ثبت کنید تا کارشناسان داده‌نگار جزئیات پروژه را بررسی کنند.