چک‌لیست یادگیری Machine Learning

اگر می‌خواین ماشین لرنینگ رو از پایه تا پیشرفته و به شکل مرحله‌ای یاد بگیرین، این چک‌لیست راهنمای مسیر شماست. با دنبال کردن این مراحل، متوجه می‌شین چه مهارت‌هایی رو یاد گرفتین، کجای مسیر هستین و قدم بعدی‌تون چیه.

1. تسلط بر پایتون
2. یادگیری NumPy برای محاسبات عددی
3. یادگیری Pandas برای آماده‌سازی و تحلیل داده‌ها
4. یادگیری Matplotlib و Seaborn برای مصورسازی داده‌ها
5. یادگیری مبانی آمار و احتمال
6. مبانی ریاضیات ماشین لرنینگ (جبر خطی، مشتق، گرادیان، ماتریس‌ها)
7. آشنایی با انواع داده‌ها (عددی، متنی، تصویری و ...)
8. درک مفاهیم Supervised و Unsupervised Learning
9. یادگیری الگوریتم‌های پایه:
10. Linear Regression
11. Logistic Regression
12. K-Nearest Neighbors (KNN)
13. Decision Tree
14. Random Forest
15. Naive Bayes
16. Support Vector Machine (SVM)
17. یادگیری Clustering (K-Means, Hierarchical)
18. یادگیری کاهش ابعاد (PCA, t-SNE)
19. یادگیری کتابخانه Scikit-learn

• آموزش مدل‌ها
• ارزیابی مدل (Accuracy, Precision, Recall, F1)
• Cross Validation
• Hyperparameter Tuning (GridSearch, RandomSearch)

1. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌ها (Data Preprocessing)
2. Feature Engineering و Feature Scaling
3. کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
4. Pipeline و Automation در Scikit-learn
5. درک Overfitting و Underfitting
6. یادگیری Regularization (L1, L2)
7. آشنایی با مفهوم Bias و Variance
8. یادگیری مدل‌های Ensemble (Bagging, Boosting, XGBoost, LightGBM)
9. آشنایی با Neural Networks مقدماتی
10. آشنایی با TensorFlow و PyTorch
11. ارزیابی مدل با داده‌های واقعی (Test Set, Validation Set)
12. کار روی پروژه‌های عملی (پیش‌بینی قیمت، تشخیص بیماری، طبقه‌بندی تصاویر)
13. مستندسازی و ارائه‌ی نتایج تحلیل مدل‌ها