✅ راهنمای جامع انجام پروژه‌های علوم داده ⏪ چطور یک پروژه علوم داده رو انجام بدیم؟ 👨🏻‍💻 اگه دنبال یادگیری و کار روی پروژه‌های علوم داده و یادگیری ماشین هستین، این مجموعه راهنمایی که نوشتم می‌تونه خیلی بهتون کمک کنه. من توی این راهنما از قدم اول که چطوری یه پروژه یادگیری ماشین رو شروع کنین، تا مراحل پیشرفته‌تر مثل مدل‌سازی و استقرار مدل‌ها توضیح دادم. هر بخش رو با زبان ساده و قابل فهم نوشتم تا هر کسی با هر سطحی از دانش بتونه ازش استفاده کنه. 1️⃣ چرخه عمر پروژه یادگیری ماشین: این بخش بهتون میگه که یک پروژه یادگیری ماشین از کجا شروع میشه و چطوری تا آخر پیش میره. یه جورایی مثل یه نقشه راهه که قدم به قدم راهنمایی‌تون می‌کنه. 📎 جریان کاری کامل یادگیری ماشین (بخش اول) 📎 جریان کاری کامل یادگیری ماشین (بخش دوم) 2️⃣ تعیین مبنای عملکرد و معیارهای موفقیت: اینجا یاد می‌گیرین چطوری می‌تونین بفهمین که پروژه‌تون داره خوب پیش میره یا نه و چه معیارهایی رو باید در نظر بگیرین. 📎 تعیین مبنای عملکرد پروژه یادگیری ماشین‌ 3️⃣ پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها: تو این بخش، نحوه آماده‌سازی داده‌ها و استخراج ویژگی‌های مهم رو توضیح میدم که خیلی مهمه تا داده‌های خوبی برای مدل‌سازی داشته باشین. 📎 تقسیم موثر داده‌ها برای پروژه علوم داده‌مون 📎 شش دلیل که چرا مدل شما نتایج بد می‌دهد؟ 4️⃣ مدل‌سازی: اینجا می‌رسیم به انتخاب و استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین. از مدل‌های ساده تا پیچیده‌تر رو معرفی می‌کنم و توضیح میدم چطوری ازشون استفاده کنین. 📎 راهنمای مختصر برای انتخاب مدل یادگیری ماشین 📎 راهنمای عملی برای ماشین بردار پشتیبانی در پایتون 📎 راهنمای عملی برای الگوریتم‌های بوستینگ در ML 📎 وظایف و کاربردهای یادگیری ماشین بدون نظارت 📎 راهنمای عملی برای کاهش ابعاد در پایتون 📎 یافتن تعداد بهینه خوشه‌ها به‌طور مؤثر 📎 ساخت مدل‌های پیچیده با API عملکردی Keras 📎 تنظیم سریع پارامترهای NN برای بهترین نتایج 📎 ساخت یک شبکه عصبی بازگشتی از ابتدا در پایتون 5️⃣ ارزیابی مدل: بعد از ساختن مدل، باید ببینین چقدر خوب کار می‌کنه. تو این بخش روش‌های ارزیابی مدل رو توضیح دادم. 📎 چرا نباید به‌طور کامل به دقت تست اعتماد کنیم؟ 6️⃣ تفسیر پذیری یادگیری ماشین: اینجا یاد می‌گیرین که چطوری مدل‌هاتون رو تفسیر کنین و بفهمین چرا مدل‌تون یک تصمیم خاص رو گرفته. 📎 مدل‌های یادگیری ماشین دیگر جعبه سیاه نیستن 7️⃣ استقرار مدل و MLOps: در نهایت، بعد از اینکه مدل‌تون آماده شد، باید اون رو به کار بگیرین. این بخش نحوه استقرار مدل‌ها و چالش‌های مربوط به اون رو توضیح میده. 📎 راهنمای استقرار مدل Yolo3 بر روی Fast API 📎 استقرار و کاربرد الگوهای رایج یادگیری ماشین 📎 چالش‌های کلیدی استقرار مدل یادگیری ماشین 📎 چگونه داده‌های خود را تمیز و معتمد نگه داریم؟ 📎 معرفی جامع ردیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین 🌐 #علم_داده #DataScience ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 دانشمند داده شوید : 📊 @DataScience_ir