کتاب توسعه مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از Scikit-learn
, ,

کتاب توسعه مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از Scikit-learn

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000035865 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره توسعه مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از Scikit-learn

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: ابزارها و زبان های برنامه نویسی**

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و Scikit-learn
  • 2. نصب و راه‌اندازی Scikit-learn
  • 3. مفاهیم پایه‌ای یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 4. انواع مسائل در یادگیری ماشین: رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها: استانداردسازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 7. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای: One-Hot Encoding
  • 8. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای: Label Encoding
  • 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 10. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MAE، MSE، RMSE
  • 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: R-squared
  • 12. معرفی مدل‌های رگرسیون خطی
  • 13. رگرسیون خطی چندگانه
  • 14. تنظیم پارامترهای مدل رگرسیون خطی
  • 15. معرفی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 16. رگرسیون لجستیک
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت (Accuracy)
  • 18. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 19. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: Precision، Recall، F1-Score
  • 20. معرفی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. کاربرد SVM در مسائل طبقه‌بندی
  • 22. تنظیم پارامترهای SVM
  • 23. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 24. کاربرد درخت‌های تصمیم در طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 25. تنظیم پارامترهای درخت‌های تصمیم
  • 26. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 27. کاربرد جنگل‌های تصادفی در طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 28. تنظیم پارامترهای جنگل‌های تصادفی
  • 29. معرفی مدل‌های دسته‌بندی‌کننده بیز ساده (Naive Bayes)
  • 30. کاربرد Naive Bayes در طبقه‌بندی متن
  • 31. معرفی مدل‌های K-نزدیکترین همسایه (K-NN)
  • 32. کاربرد K-NN در طبقه‌بندی
  • 33. معیارهای ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی: Silhouette Score
  • 34. معرفی الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 35. کاربرد K-Means در تحلیل داده‌ها
  • 36. تنظیم پارامترهای K-Means
  • 37. معرفی الگوریتم DBSCAN برای خوشه‌بندی
  • 38. کاربرد DBSCAN در شناسایی خوشه‌های با اشکال نامنظم
  • 39. معرفی مدل‌های کاهش ابعاد: PCA (تحلیل مولفه‌های اصلی)
  • 40. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 41. معرفی مدل‌های کاهش ابعاد: LDA (تحلیل تفکیک‌کننده خطی)
  • 42. کاربرد LDA در طبقه‌بندی
  • 43. مفهوم انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 44. روش‌های مبتنی بر فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 45. روش‌های مبتنی بر Wrapper برای انتخاب ویژگی
  • 46. روش‌های مبتنی بر Embedded برای انتخاب ویژگی
  • 47. مفهوم مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 48. ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 49. ترکیب ویژگی‌ها
  • 50. استفاده از دانش دامنه در مهندسی ویژگی
  • 51. مفهوم انطباق مدل (Model Selection)
  • 52. استراتژی‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 53. K-Fold Cross-Validation
  • 54. Stratified K-Fold Cross-Validation
  • 55. Grid Search برای تنظیم ابرپارامترها
  • 56. Random Search برای تنظیم ابرپارامترها
  • 57. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 58. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش: Regularization
  • 59. L1 و L2 Regularization
  • 60. Early Stopping در مدل‌های یادگیری عمیق (اشاره مختصر)
  • 61. مفهوم Ensemble Learning
  • 62. Bagging و کاربرد آن (مانند Random Forests)
  • 63. Boosting و الگوریتم AdaBoost
  • 64. Boosting و الگوریتم Gradient Boosting Machines (GBM)
  • 65. کاربرد XGBoost در مسائل مختلف
  • 66. کاربرد LightGBM
  • 67. معرفی شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 68. ساختار یک شبکه عصبی ساده
  • 69. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 70. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 71. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق
  • 72. معرفی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
  • 73. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 74. کاربرد Scikit-learn در NLP: Vectorization
  • 75. TF-IDF Vectorizer
  • 76. استفاده از مدل‌های آماری در NLP
  • 77. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در تحلیل احساسات
  • 78. مفهوم یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) – مقدمه
  • 79. کاربرد Scikit-learn در پروژه‌های عملی
  • 80. مثال کاربردی: پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 81. مثال کاربردی: تشخیص اسپم در ایمیل‌ها
  • 82. مثال کاربردی: خوشه‌بندی مشتریان
  • 83. مثال کاربردی: تحلیل داده‌های فروش
  • 84. مثال کاربردی: طبقه‌بندی تصاویر (با اشاره به کتابخانه‌های دیگر)
  • 85. ملاحظات اخلاقی در علم داده و یادگیری ماشین
  • 86. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 87. سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 88. تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 89. معرفی کتابخانه‌های مکمل برای یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 90. کاربرد Scikit-learn در کنار کتابخانه‌های دیگر
  • 91. توسعه پایدار مدل‌ها
  • 92. مستندسازی کدها و مدل‌ها
  • 93. اصول کدنویسی تمیز در پروژه‌های علمی داده
  • 94. مرور کلی و جمع‌بندی مباحث
  • 95. مباحث پیشرفته‌تر در یادگیری ماشین

📚 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 توسعه مدل‌های پیش‌بینی با استفاده از Scikit-learn”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا