, ,

کتاب استنباط ناپارامتری یکنواخت در طبقه‌بندی باینری و ارزش‌گذاری سیاست‌ها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 استنباط ناپارامتری یکنواخت در طبقه‌بندی باینری و ارزش‌گذاری سیاست‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: روش‌های استنباط در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و استنباط آماری
  • 2. مروری بر طبقه‌بندی باینری
  • 3. معرفی مفاهیم پارامتری و ناپارامتری
  • 4. نیاز به استنباط ناپارامتری در یادگیری ماشین
  • 5. مروری بر مقالات و تحقیقات مرتبط
  • 6. آشنایی با آزمون‌های فرضیه
  • 7. مقایسه آزمون‌های فرضیه کلاسیک و ناپارامتری
  • 8. معرفی داده‌ها و پیش‌پردازش
  • 9. آشنایی با طبقه‌بندی‌کننده‌های باینری پایه
  • 10. آشنایی با تابع هزینه (loss function) در طبقه‌بندی
  • 11. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی باینری
  • 12. معرفی عدم قطعیت و فاصله اطمینان
  • 13. مفهوم استنباط یکنواخت
  • 14. مقایسه استنباط یکنواخت با روش‌های سنتی
  • 15. اصول ریاضیاتی پشت استنباط یکنواخت
  • 16. آنالیز واریانس و بایاس
  • 17. معرفی شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل (AUC, Accuracy, F1-score)
  • 18. آشنایی با روش‌های نمونه‌برداری
  • 19. بررسی انواع روش‌های تخمین چگالی
  • 20. معرفی کرنل‌ها و تخمین کرنل چگالی
  • 21. روش‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 22. روش‌های اعتبارسنجی متقابل برای طبقه‌بندی
  • 23. آشنایی با تخمین‌گرهای ناپارامتری
  • 24. آشنایی با تخمین‌گر نایف
  • 25. تخمین‌گر پارزن-ویندو و کاربردهای آن
  • 26. تخمین‌گر‌های KNN و کاربردهای آن
  • 27. مفاهیم اساسی در نظریه ریسک
  • 28. مروری بر تئوری VC
  • 29. مفهوم ظرفیت VC در یادگیری ماشین
  • 30. حدود خطای یکنواخت
  • 31. اهمیت حدود خطای یکنواخت در طبقه‌بندی
  • 32. مقدمه‌ای بر اندازه‌گیری ارزش سیاست
  • 33. ارتباط بین طبقه‌بندی و ارزش سیاست
  • 34. معرفی سیاست‌ها و ارزش‌های آن‌ها
  • 35. ارزش‌های سیاست و کاربردهای آن‌ها
  • 36. اندازه‌گیری عملکرد سیاست
  • 37. حدود یکنواخت برای ارزش سیاست
  • 38. محاسبه حدود یکنواخت در عمل
  • 39. کاربرد استنباط ناپارامتری در ارزش‌گذاری سیاست
  • 40. کاربردهای عملی استنباط یکنواخت در داده‌های واقعی
  • 41. پیاده‌سازی استنباط ناپارامتری در پایتون
  • 42. بررسی کتابخانه‌های مرتبط (Scikit-learn,…)
  • 43. انتخاب پارامترهای مناسب در استنباط ناپارامتری
  • 44. بهینه‌سازی مدل‌های استنباط ناپارامتری
  • 45. مقایسه استنباط ناپارامتری با روش‌های پارامتری
  • 46. مقایسه و ارزیابی عملکرد طبقه‌بندی‌کننده‌ها
  • 47. مقایسه و ارزیابی سیاست‌ها
  • 48. مطالعه موردی: تشخیص بیماری با استفاده از استنباط یکنواخت
  • 49. مطالعه موردی: پیش‌بینی تقاضا با استفاده از استنباط یکنواخت
  • 50. مطالعه موردی: بهینه‌سازی تبلیغات با استفاده از استنباط یکنواخت
  • 51. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های مالی با استفاده از استنباط یکنواخت
  • 52. پیاده‌سازی یک طبقه‌بندی‌کننده با استنباط یکنواخت
  • 53. پیاده‌سازی ارزش‌گذاری سیاست با استنباط یکنواخت
  • 54. آزمون فرضیه برای طبقه‌بندی باینری ناپارامتری
  • 55. آزمون فرضیه برای ارزش سیاست ناپارامتری
  • 56. تحلیل حساسیت پارامترهای مدل
  • 57. نقش حجم داده‌ها در دقت استنباط
  • 58. اثر نویز در داده‌ها بر استنباط
  • 59. ارتباط بین استنباط و انتخاب مدل
  • 60. مدیریت عدم تعادل کلاس در طبقه‌بندی باینری
  • 61. روش‌های مقابله با داده‌های پرت
  • 62. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها
  • 63. کاربرد استنباط یکنواخت در مجموعه‌داده‌های بزرگ
  • 64. استفاده از استنباط یکنواخت برای داده‌های جریان‌دار
  • 65. یادگیری انتقالی و استنباط یکنواخت
  • 66. یادگیری تقویتی و استنباط یکنواخت
  • 67. آشنایی با مفهوم اوزان نمونه (sample weights)
  • 68. انتخاب معیار مناسب برای ارزیابی مدل
  • 69. محدودیت‌ها و چالش‌های استنباط ناپارامتری
  • 70. مقایسه محاسباتی روش‌های مختلف
  • 71. بهبود عملکرد مدل‌ها با استفاده از تکنیک‌های ترکیبی
  • 72. استفاده از شبکه‌های عصبی در استنباط ناپارامتری
  • 73. کاربرد استنباط یکنواخت در یادگیری عمیق
  • 74. مقدمه‌ای بر یادگیری فدراسیونی و استنباط یکنواخت
  • 75. مقدمه‌ای بر حریم خصوصی تفاضلی و استنباط یکنواخت
  • 76. آینده استنباط ناپارامتری در یادگیری ماشین
  • 77. پیشرفت‌های اخیر در استنباط یکنواخت
  • 78. استفاده از استنباط یکنواخت در کاربردهای پزشکی
  • 79. استفاده از استنباط یکنواخت در تشخیص کلاهبرداری
  • 80. استفاده از استنباط یکنواخت در پردازش زبان طبیعی
  • 81. استفاده از استنباط یکنواخت در بینایی ماشین
  • 82. تحلیل دقیق تر حدود خطای یکنواخت
  • 83. روش‌های بهبود حدود خطای یکنواخت
  • 84. استفاده از روش‌های بوت‌استرپ
  • 85. استفاده از روش‌های جک‌نایف
  • 86. ترکیب روش‌های مختلف استنباط
  • 87. ارتباط استنباط یکنواخت با بیزین
  • 88. آشنایی با روش‌های انتخاب مدل مبتنی بر داده
  • 89. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در استنباط یکنواخت
  • 90. آموزش فعال و استنباط یکنواخت
  • 91. ایجاد دیتاست‌های مصنوعی برای تست مدل
  • 92. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج
  • 93. اخلاق در استفاده از استنباط یکنواخت
  • 94. چالش‌های پیاده‌سازی و راه‌حل‌ها
  • 95. دوره‌های آموزشی و منابع یادگیری بیشتر
  • 96. خلاصه دوره و جمع‌بندی
  • 97. مروری بر سوالات متداول
  • 98. پروژه پایانی: پیاده‌سازی یک سیستم طبقه‌بندی با استنباط یکنواخت
  • 99. ارائه و دفاع از پروژه پایانی

📚 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 استنباط ناپارامتری یکنواخت در طبقه‌بندی باینری و ارزش‌گذاری سیاست‌ها”

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

پیمایش به بالا