یادگیری ماشین
| شماره درس: ۳۰۱۴ | تعداد واحد: ۳ |
| نوع درس: نظری | پیش‌نیاز: ریاضیات هوش مصنوعی و علم داده |
اهداف درس
در این درس هدف آشنایی با روشهای یادگیری ماشین و استفاده از آن‌ها برای حل مسائل واقعی است. برای این منظور روشهای باناظر (supervised) و بدون‌ناظر (unsupervised) معرفی خواهند شد و بهترین تجربیات برای ارزیابی و تنظیم (tuning) مدلها ارائه می‌شود. همچنین به رویکرد داده-محور (data-centric) جهت بهبود کارایی اشاره خواهد شد. پیاده‌سازی مدلهای مختلف یادگیری ماشین در پایتون و حل انواع مسائل عملی با استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین مدنظر خواهد بود. ریز مواد
ریز مواد
- مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین (۱ جلسه)
- رگرسیون (۴ جلسه)
- رگرسیون خطی
- روش بهینه‌سازی کاهش در راستای گرادیان (gradient descent)
- رگرسيون غير خطی
- منظم‌سازی (regularization)
- بيش‌برازش (overfitting)
- اعتبارسنجی (validation) و انتخاب مدل (model selection)
- دسته‌بندی (۴ جلسه)
- درخت تصميم
- ماشين بردار پشتيان (SVM)
- دسته‌بندی احتمالاتی: Naïve Bayes و Logistic regression
- روشهای يادگيری مبتنی بر نمونه (Instance-based) نظیر kNN
- معیارهای ارزیابی کارایی دسته‌بندی و رگرسیون (۱ جلسه)
- یادگیری جمعی (۲ جلسه)
- رویکرد bagging: روش Random Forest
- رویکرد boosting: روشهای boosted trees نظیر xgBoost
- کاهش ابعاد (۲ جلسه)
- روش PCA
- روش SVD
- خوشه‌بندی (۲ جلسه)
- روش K-means
- خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
- ارزیابی خوشه‌بندی
- تکنیک‌های عملی حل مساله (۲ جلسه)
- طرح چند مساله کاربردی و ارائه پایپلاین حل مساله
ارزیابی
- آزمونک: ۲۰٪
- تمرین: ۴۰٪
- پایان‌ترم: ۴۰٪
- امتحان‌های کوتاه: ۱۰٪
مراجع
- C. Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
- A. Ng, Machine Learning Yearning, 2018.
- T. Mitchell. Machine Learning. MIT Press, 1998.
- K. Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press, 2012.
- T. Hastie, R. Tibshirani, and J. Friedman. The elements of statistical learning. 2nd Edition, 2008.