‌🎓 آموزش رایگان معیارهای دقت و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین منتشر شد.

در پروژه‌های یادگیری ماشین، ساختن مدل فقط نیمی از مسیر است. بخش مهم‌تر این است که بدانیم مدل واقعاً چقدر خوب عمل می‌کند، چه خطاهایی دارد و آیا می‌توان به نتایج آن اعتماد کرد یا نه.

در این آموزش رایگان، مهم‌ترین مفاهیم ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی را به‌صورت مفهومی، تصویری و کاربردی بررسی کرده‌ام، از جمله:

🔹 ماتریس درهم‌ریختگی یا Confusion Matrix
🔹 شاخص‌های Accuracy، Precision، Recall و F1 Score
🔹 داده‌های نامتوازن
🔹 منحنی ROC و معیار AUC
🔹 انتخاب معیار مناسب بر اساس هزینه خطاها

یکی از ویژگی‌های مهم این دوره، استفاده از ابزارها و شبیه‌سازهای تعاملی است. با تغییر آستانه تصمیم‌گیری می‌توانید اثر آن را بر معیارهای مختلف مشاهده کنید و مفاهیم را به‌صورت عملی تجربه کنید.

همراه این آموزش، امکانات دیگری نیز در دسترس است:

✅ حدود ۴۵ دقیقه آموزش ویدئویی
✅ ابزارهای تعاملی و محتوای تکمیلی
✅ فلش‌کارت برای مرور سریع مطالب
✅ ۱۵ سؤال سنجش یادگیری
✅ آزمون و امکان دریافت گواهینامه دوزبانه
✅ واژه‌نامه تخصصی
✅ بخش پرسش و پاسخ
✅ معرفی مشاغل مرتبط

این آموزش هم برای دانشجویان و پژوهشگران مفید است و هم برای برنامه‌نویسان و متخصصانی که می‌خواهند مدل‌های یادگیری ماشین را در محیط‌های صنعتی و محصولات واقعی پیاده‌سازی کنند.

🔗 لینک آموزش رایگان [+]

🔗 مشاهده سایر آموزش‌های من در فرادرس [+]

🌟 همچنین با تهیه اشتراک فرادرس می‌توانید با هزینه‌ای مناسب به همه آموزش‌های فرادرس دسترسی کامل داشته باشید. برای دریافت اطلاعات بیشتر، می‌توانید به این لینک [+] مراجعه کنید.

امیدوارم این آموزش برای شما مفید باشد. خوشحال می‌شوم آن را با دوستان و همکارانی که به هوش مصنوعی، علم داده و یادگیری ماشین علاقه‌مند هستند به اشتراک بگذارید. 🌱

ـــــــــــــــــــــــــــــــــ

مصطفی کلامی هریس
وبسایت: kalami.ir
کانال رسمی: ‎@KalamiHeris

‌