پاورپوینت الگوریتم های مهم یادگیری ماشین

جزئیات و دانلود پاورپوینت الگوریتم های مهم یادگیری ماشین

تعداد اسلایدهای پاورپوینت: ۲۴ اسلاید

لازم به ذکر است که در بعضی اسلاید های این پاورپوینت توضیحات لازم، به صورت Note (پا ورقی) نوشته شده است که می توانید در حین ارائه از این note ها استفاده کنید.

پاورپوینت الگوریتم های مهم یادگیری ماشین در قالب ppt. یا pptx. می‌باشد و با اسلاید های گرافیکی و جذاب به شما کمک می‌کند یک ارائه بی‌نظیر داشته باشید. با دانلود این پاورپوینت می‌توانید به راحتی آن را ویرایش و شخصی‌سازی کنید.

پاورپوینت ارائه شده در مورد الگوریتم های مهم یادگیری ماشین به شکل کامل و جامع تهیه و تدوین شده است. این ارائه با تصاویر گویا و جذابی که در خود دارد مخاطب را برای فراگیری و استفاده کامل از آن وا می دارد. یکی از بهترین پاورپوینت هایی که می توانید در بستر اینترنت در مورد موضوع ذکر شده پیدا کنید را در اختیار شما قرار داده ایم و امیدواریم از مطالب آن نهایت استفاده را ببرید. ارائه کامل و جذاب شما از اهداف مجموعه فارسی درس است و تلاش ما برداشتن قدم هایی هر چند کوچک در راستای اهداف شما است.

نمونه ای از اسلاید های پاورپوینت الگوریتم های مهم یادگیری ماشین

فهرست مطالب اسلاید های داخل پاورپوینت

• مقدمه
• الگوریتم‌های نظارت شده (Supervised Learning)
• الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning)
• الگوریتم‌های تقویتی (Reinforcement Learning)
• الگوریتم‌های پیشرفته و جدید در یادگیری ماشین
• نتیجه گیری
• منابع

دانلود پاورپوینت آماده الگوریتم های مهم یادگیری ماشین

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها این قابلیت را می‌دهد تا از تجربه یاد بگیرند، بدون اینکه به صورت صریح برنامه‌ریزی شده باشند. در عمل، این به معنای توسعه الگوریتم‌هایی است که می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کنند و بر اساس آنها پیش‌بینی‌هایی انجام دهند.

یادگیری ماشین و شاخه پیشرفته‌تر آن، یادگیری عمیق، در دهه‌های اخیر پیشرفت‌های چشمگیری را به همراه داشته‌اند و تأثیرات عمده‌ای بر جوامع و صنایع مختلف گذاشته‌اند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، از جمله شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN)، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)، LSTM، GRU و دیگر مدل‌های پیشرفته، کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های متنوعی دارند.

الگوریتم‌های نظارت شده (Supervised Learning):

الگوریتم رگرسیون خطی (Linear Regression): رگرسیون خطی یکی از ساده‌ترین و در عین حال کاربردی‌ترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده است. هدف آن پیش‌بینی یک متغیر پیوسته بر اساس یک یا چند متغیر مستقل است، با فرض اینکه بین متغیرهای مستقل و وابسته یک رابطه خطی وجود دارد

مثال‌های کاربردی: پیش‌بینی قیمت خانه بر اساس متراژ، تعداد اتاق‌ها، و موقعیت جغرافیایی. تخمین فروش یک شرکت بر اساس میزان هزینه‌کرد در تبلیغات. نحوه عملکرد: رگرسیون خطی با مینیمم کردن “مجموع مربعات خطاها” (که تفاوت بین مقادیر پیش‌بینی‌شده و واقعی است) به دنبال یافتن خطی است که بهترین برازش را روی داده‌ها داشته باشد.

الگوریتم لجستیک رگرسیون (Logistic Regression): لجستیک رگرسیون، علیرغم نامش، برای مسائل دسته‌بندی (Classification) استفاده می‌شود و نه رگرسیون. این الگوریتم احتمال وقوع یک رویداد باینری (مثلاً بله یا خیر) را بر اساس یک یا چند متغیر مستقل پیش‌بینی می‌کند.

ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine, SVM): SVM یکی از قدرتمندترین الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده است. این الگوریتم با یافتن یک “حاشیه” که داده‌های دو کلاس را از هم جدا می‌کند، به دسته‌بندی داده‌ها می‌پردازد.

توضیحاتی درباره پاورپوینت آماده

این پاورپوینت در قالب pptx. یا همان ppt. قابل دانلود می‌باشد. پاورپوینت الگوریتم های مهم یادگیری ماشین در محیط Microsoft Powerpoint طراحی شده و در ۲۴ اسلاید در اختیار شما قرار داده شده است. کیفیت و صحت اطلاعات مربوط به این پاورپوینت توسط تیم نشریه فارسی درس تایید شده است و شما با چند کلیک می‌توانید به راحتی این پاورپوینت را دریافت کنید. درصورت بروز هرگونه اشکال می‌توانید با ما در تماس باشید.