کتاب پیش‌بینی رشد محصولات در شرایط آب‌وهوایی غیرمعمول: خلق داده‌های مصنوعی با CFA-SMOTE
, ,

کتاب پیش‌بینی رشد محصولات در شرایط آب‌وهوایی غیرمعمول: خلق داده‌های مصنوعی با CFA-SMOTE

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008791 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 رشد محصولات در شرایط آب‌وهوایی غیرمعمول: خلق داده‌های مصنوعی با CFA-SMOTE

موضوع کلی: هوش مصنوعی و کشاورزی هوشمند در مواجهه با تغییرات اقلیمی

موضوع میانی: روش‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها در پیش‌بینی رشد محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و کشاورزی
  • 2. اهمیت کشاورزی هوشمند در دنیای امروز
  • 3. چالش‌های تغییرات اقلیمی در کشاورزی
  • 4. تاثیر تغییرات اقلیمی بر رشد محصولات
  • 5. نیاز به پیش‌بینی دقیق رشد محصولات
  • 6. مفاهیم پایه‌ای پیش‌بینی رشد محصولات
  • 7. عوامل مؤثر بر رشد محصولات کشاورزی
  • 8. داده‌های مورد نیاز برای پیش‌بینی رشد محصولات
  • 9. اهمیت داده‌های اقلیمی در پیش‌بینی رشد
  • 10. مدل‌سازی رشد محصولات: رویکردهای سنتی
  • 11. محدودیت‌های مدل‌های سنتی پیش‌بینی
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 13. کاربردهای هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 14. مفاهیم یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 15. رگرسیون و طبقه‌بندی در پیش‌بینی رشد
  • 16. معرفی داده‌های عدم توازن (Imbalanced Data)
  • 17. پیامدهای عدم توازن داده‌ها در مدل‌سازی
  • 18. چالش‌های عدم توازن داده‌ها در پیش‌بینی رشد
  • 19. نمونه‌هایی از عدم توازن داده‌ها در داده‌های کشاورزی
  • 20. اهمیت مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 21. روش‌های سنتی مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 22. نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling)
  • 23. نمونه‌برداری کمتر از حد (Undersampling)
  • 24. معایب روش‌های سنتی نمونه‌برداری
  • 25. معرفی الگوریتم SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique)
  • 26. کارکرد SMOTE در تولید داده‌های مصنوعی
  • 27. محدودیت‌های الگوریتم SMOTE
  • 28. بررسی انواع مختلف SMOTE
  • 29. معرفی مفهوم داده‌های متقابل (Counterfactual Data)
  • 30. کاربرد داده‌های متقابل در علم داده
  • 31. اهمیت داده‌های متقابل در شرایط تغییر اقلیم
  • 32. ارتباط بین داده‌های متقابل و پیش‌بینی
  • 33. معرفی الگوریتم CFA (Counterfactual Augmentation)
  • 34. ترکیب CFA و SMOTE: ایده اصلی مقاله
  • 35. هدف اصلی الگوریتم CFA-SMOTE
  • 36. مراحل کلی الگوریتم CFA-SMOTE
  • 37. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مربوط به رشد محصولات
  • 38. جمع‌آوری داده‌های اقلیمی تاریخی
  • 39. جمع‌آوری داده‌های مربوط به شرایط رشد (خاک، کود و…)
  • 40. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 41. شناسایی متغیرهای کلیدی تأثیرگذار
  • 42. مفهوم متغیرهای مستقل و وابسته
  • 43. اهمیت انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 44. کاربرد SMOTE در تولید داده‌های مصنوعی متوازن
  • 45. تولید داده‌های مصنوعی با SMOTE اصلی
  • 46. ارزیابی کیفیت داده‌های تولید شده با SMOTE
  • 47. معرفی مفهوم داده‌های متقابل برای شرایط آب‌وهوایی خاص
  • 48. تولید داده‌های متقابل با استفاده از مدل‌های شرطی
  • 49. تعریف سناریوهای تغییر اقلیم فرضی
  • 50. تولید نمونه‌های داده متقابل برای سناریوهای اقلیمی
  • 51. ادغام داده‌های واقعی و داده‌های متقابل
  • 52. ترکیب داده‌های اصلی با داده‌های متقابل تولید شده
  • 53. مزایای ادغام داده‌های متقابل
  • 54. کاربرد CFA-SMOTE در سناریوهای رشد محصول
  • 55. پیاده‌سازی مراحل CFA-SMOTE
  • 56. مرحله اول: اعمال SMOTE بر داده‌های موجود
  • 57. مرحله دوم: تولید داده‌های متقابل با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 58. مرحله سوم: ادغام داده‌های متقابل با داده‌های اصلی و SMOTE شده
  • 59. انتخاب مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رشد
  • 60. معرفی مدل‌های رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 61. معرفی مدل‌های درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 62. معرفی مدل‌های جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 63. معرفی مدل‌های گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 64. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 65. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 66. آموزش مدل‌های پیش‌بینی با داده‌های ارتقا یافته
  • 67. استفاده از داده‌های CFA-SMOTE برای آموزش مدل
  • 68. مقایسه نتایج آموزش با داده‌های اصلی و داده‌های ارتقا یافته
  • 69. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 70. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون (MSE, RMSE, MAE)
  • 71. معیارهای ارزیابی مدل‌ها در شرایط عدم توازن
  • 72. اهمیت معیارهای ارزیابی در مواجهه با عدم توازن
  • 73. مقایسه نتایج قبل و بعد از استفاده از CFA-SMOTE
  • 74. تحلیل حساسیت مدل به داده‌های متقابل
  • 75. تأثیر تغییرات در پارامترهای CFA-SMOTE
  • 76. اهمیت اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 77. مراحل پیاده‌سازی CFA-SMOTE در یک پروژه واقعی
  • 78. انتخاب یک محصول کشاورزی خاص برای مطالعه موردی
  • 79. جمع‌آوری داده‌های خاص برای آن محصول
  • 80. اعمال CFA-SMOTE بر روی داده‌های محصول انتخابی
  • 81. آموزش و ارزیابی مدل پیش‌بینی برای محصول مورد نظر
  • 82. کاربرد CFA-SMOTE در شرایط پیش‌بینی رشد در مناطق مختلف
  • 83. تطبیق CFA-SMOTE برای اقلیم‌های متفاوت
  • 84. مدیریت ریسک در کشاورزی با استفاده از پیش‌بینی‌های بهبود یافته
  • 85. کاهش ضایعات محصول با پیش‌بینی دقیق
  • 86. بهینه‌سازی مصرف منابع (آب، کود)
  • 87. کاربردهای CFA-SMOTE در تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
  • 88. برنامه‌ریزی کشت و برداشت
  • 89. تخصیص منابع کشاورزی
  • 90. تأثیر CFA-SMOTE بر مدل‌های پیش‌بینی بلندمدت
  • 91. پیش‌بینی تأثیر تغییرات اقلیمی بر امنیت غذایی
  • 92. مقایسه CFA-SMOTE با سایر روش‌های تولید داده مصنوعی
  • 93. بررسی الگوریتم‌های Augmentation دیگر
  • 94. مزایای منحصر به فرد CFA-SMOTE
  • 95. محدودیت‌ها و چالش‌های CFA-SMOTE
  • 96. مقیاس‌پذیری الگوریتم CFA-SMOTE
  • 97. نیاز به دانش تخصصی برای پیاده‌سازی
  • 98. آینده پژوهش در زمینه CFA-SMOTE
  • 99. توسعه الگوریتم‌های ترکیبی مشابه
  • 100. کاربرد CFA-SMOTE در سایر حوزه‌ها

📚 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 رشد محصولات در شرایط آب‌وهوایی غیرمعمول: خلق داده‌های مصنوعی با CFA-SMOTE”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا