کتاب پیش‌بینی بحران مالی در لحظه با یادگیری ماشین: طراحی و پیاده‌سازی سیستم هشدار زودهنگام با داده‌های دیجیتال
, ,

کتاب پیش‌بینی بحران مالی در لحظه با یادگیری ماشین: طراحی و پیاده‌سازی سیستم هشدار زودهنگام با داده‌های دیجیتال

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010640 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی بحران مالی در لحظه با یادگیری ماشین: طراحی و پیاده‌سازی سیستم هشدار زودهنگام با داده‌های دیجیتال

موضوع کلی: کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل مالی و اقتصادی

موضوع میانی: سیستم‌های هشدار زودهنگام مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص بحران مالی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی در تحلیل مالی
  • 2. اخلاق در هوش مصنوعی مالی
  • 3. کشف چالش ها در سیستم های هشدار زودهنگام مالی
  • 4. مرور مدل های سنتی هشدار زودهنگام مالی
  • 5. محدودیت های رویکردهای سنتی
  • 6. جایگاه یادگیری ماشین در تحلیل مالی
  • 7. معرفی یادگیری ماشین برای پیش بینی بحران مالی
  • 8. پتانسیل سیگنال های دیجیتال در پیش بینی مالی
  • 9. تعریف بحران مالی و انواع آن
  • 10. اهمیت سیستم های هشدار زودهنگام در زمان واقعی
  • 11. مفاهیم کلیدی سیستم های هشدار زودهنگام مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 12. مرور مقاله "Machine Learning Enabled Early Warning System For Financial Distress Using Real-Time Digital Signals"
  • 13. داده های دیجیتال در تحلیل مالی: چیستند؟
  • 14. انواع سیگنال های دیجیتال مرتبط با وضعیت مالی
  • 15. منابع داده های دیجیتال برای تحلیل مالی
  • 16. چالش های جمع آوری و پیش پردازش داده های دیجیتال
  • 17. پاکسازی داده های دیجیتال
  • 18. مهندسی ویژگی از داده های دیجیتال
  • 19. انتخاب ویژگی برای مدل های پیش بینی مالی
  • 20. مدل های یادگیری ماشین نظارت شده
  • 21. مبانی رگرسیون خطی
  • 22. مبانی رگرسیون لجستیک
  • 23. مبانی درخت تصمیم
  • 24. مبانی ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 25. مبانی جنگل های تصادفی
  • 26. مبانی گرادیان بوستینگ (مانند XGBoost, LightGBM)
  • 27. مبانی شبکه های عصبی
  • 28. انتخاب مدل مناسب برای پیش بینی بحران مالی
  • 29. آموزش و ارزیابی مدل های یادگیری ماشین
  • 30. متریک های ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 31. دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 32. منحنی ROC و AUC
  • 33. متریک های ارزیابی مدل های رگرسیون
  • 34. نکات مهم در انتخاب متریک های ارزیابی
  • 35. تنظیم هایپرپارامتر مدل ها
  • 36. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 37. پیش پردازش داده های عددی
  • 38. مقیاس بندی داده ها (Standardization, Normalization)
  • 39. مدیریت داده های گمشده
  • 40. مدیریت داده های پرت
  • 41. پیش پردازش داده های دسته ای (Categorical data)
  • 42. کدگذاری One-Hot
  • 43. کدگذاری Label
  • 44. استخراج ویژگی های زمانی از داده ها
  • 45. انواع ویژگی های زمانی (Lag features, Rolling window features)
  • 46. مفاهیم مربوط به سری های زمانی
  • 47. مدل های سری زمانی در پیش بینی مالی
  • 48. مبانی ARIMA
  • 49. مبانی LSTM و RNN برای داده های ترتیبی
  • 50. کاربرد LSTM در پیش بینی بحران مالی
  • 51. استفاده از داده های متن (Text data) در تحلیل مالی
  • 52. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 53. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 54. استخراج اطلاعات از اخبار مالی و رسانه های اجتماعی
  • 55. پیاده سازی سیستم هشدار زودهنگام: معماری کلی
  • 56. اجزای اصلی سیستم هشدار زودهنگام
  • 57. جمع آوری و جریان داده ها (Data ingestion and streaming)
  • 58. ذخیره سازی داده ها (Data storage)
  • 59. پردازش و مهندسی ویژگی (Data processing and feature engineering)
  • 60. مدل سازی و پیش بینی (Modeling and prediction)
  • 61. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل (Model evaluation and validation)
  • 62. ارائه هشدارها (Alerting mechanism)
  • 63. ملاحظات امنیتی در سیستم های مالی
  • 64. حریم خصوصی داده ها
  • 65. ملاحظات اخلاقی در طراحی سیستم هشدار زودهنگام
  • 66. تبعیض در الگوریتم ها
  • 67. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل ها (Explainability)
  • 68. طراحی پایپ لاین های یادگیری ماشین
  • 69. استفاده از فریمورک های ML Ops
  • 70. پیاده سازی در زبان برنامه نویسی پایتون
  • 71. کتابخانه های کلیدی (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 72. کار با ابزارهای پردازش توزیع شده (Spark)
  • 73. طراحی پایگاه داده مناسب
  • 74. پایگاه داده های SQL
  • 75. پایگاه داده های NoSQL
  • 76. ذخیره سازی داده های زمان واقعی (Real-time data storage)
  • 77. توسعه API برای دسترسی به مدل
  • 78. استقرار مدل در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 79. نظارت بر عملکرد مدل در زمان واقعی
  • 80. به روز رسانی و بازآموزی مدل ها
  • 81. مدیریت چرخه عمر مدل (Model lifecycle management)
  • 82. مطالعه موردی: پیاده سازی سیستم هشدار زودهنگام در یک سناریوی خاص
  • 83. انتخاب مجموعه داده (Dataset selection)
  • 84. تعریف معیارهای موفقیت برای سیستم
  • 85. مراحل طراحی سیستم بر اساس مقاله مرجع
  • 86. پیاده سازی بخش جمع آوری سیگنال های دیجیتال
  • 87. پیاده سازی بخش مهندسی ویژگی
  • 88. پیاده سازی بخش آموزش مدل
  • 89. پیاده سازی بخش ارائه هشدار
  • 90. ارزیابی جامع سیستم پیاده سازی شده
  • 91. چالش ها و راه حل ها در پیاده سازی واقعی
  • 92. نکات عملی برای بهینه سازی عملکرد سیستم
  • 93. مقیاس پذیری سیستم
  • 94. قابلیت اطمینان سیستم
  • 95. ملاحظات عملیاتی و نگهداری
  • 96. آینده سیستم های هشدار زودهنگام مالی با هوش مصنوعی
  • 97. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین مالی
  • 98. استفاده از یادگیری عمیق پیشرفته
  • 99. یادگیری تقویتی در تحلیل مالی
  • 100. هوش مصنوعی فدرال (Federated Learning)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی بحران مالی در لحظه با یادگیری ماشین: طراحی و پیاده‌سازی سیستم هشدار زودهنگام با داده‌های دیجیتال”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا