کتاب پیش‌بینی روزانه شاخص‌های سالانه: از یافتن پروکسی تا مدل‌سازی پیشرفته با یادگیری ماشین
, ,

کتاب پیش‌بینی روزانه شاخص‌های سالانه: از یافتن پروکسی تا مدل‌سازی پیشرفته با یادگیری ماشین

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000009875 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 روزانه شاخص‌های سالانه: از یافتن پروکسی تا مدل‌سازی پیشرفته با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌بینی سری‌های زمانی با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 2. مفاهیم پایه سری‌های زمانی و کاربردها
  • 3. آشنایی با شاخص‌های سالانه و چالش‌های پیش‌بینی روزانه
  • 4. مروری بر روش‌های سنتی پیش‌بینی سری‌های زمانی (ARIMA, ETS)
  • 5. محدودیت‌های روش‌های سنتی در پیش‌بینی سری‌های زمانی روزانه
  • 6. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی: یک رویکرد جدید
  • 7. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مورد استفاده در پیش‌بینی سری زمانی
  • 8. رگرسیون خطی و رگرسیون چندجمله‌ای برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 9. درخت تصمیم و جنگل تصادفی برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 11. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 12. مفاهیم اولیه شبکه‌های عصبی و لایه‌های مختلف
  • 13. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و حافظه بلندمدت (LSTM)
  • 14. آشنایی با مقاله "Daily Forecasting for Annual Time Series Datasets…"
  • 15. مرور ایده اصلی مقاله و اهمیت آن
  • 16. روش‌های مبتنی بر شباهت در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 17. تعریف شباهت و معیارهای سنجش شباهت
  • 18. همبستگی پیرسون و سایر معیارهای همبستگی
  • 19. فاصله اقلیدسی و فاصله منهتن برای سنجش شباهت
  • 20. دایره شباهت و یافتن سری‌های زمانی مشابه
  • 21. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با پیش‌بینی
  • 22. مهندسی ویژگی برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 23. ویژگی‌های زمانی (روز، ماه، فصل، سال)
  • 24. ویژگی‌های تاخیری (lagged features)
  • 25. ویژگی‌های آماری (میانگین، انحراف معیار، واریانس)
  • 26. اهمیت داده‌های خارجی در پیش‌بینی
  • 27. انتخاب داده‌های خارجی مرتبط با شاخص مورد نظر
  • 28. داده‌های هواشناسی و تاثیر آن بر پیش‌بینی
  • 29. داده‌های اقتصادی و تاثیر آن بر پیش‌بینی
  • 30. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 31. پاکسازی داده‌ها و حذف مقادیر پرت
  • 32. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 33. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 34. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
  • 35. معیارهای ارزیابی رگرسیون (MSE, RMSE, MAE)
  • 36. معیارهای ارزیابی جهت‌گیری (Directional Accuracy)
  • 37. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 38. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 39. پیاده‌سازی روش‌های مبتنی بر شباهت در پایتون
  • 40. استفاده از کتابخانه‌های پایتون (NumPy, Pandas, Scikit-learn)
  • 41. ساخت توابع برای محاسبه شباهت بین سری‌های زمانی
  • 42. یافتن k نزدیکترین همسایه (k-NN) در سری‌های زمانی
  • 43. ترکیب پیش‌بینی‌ها از سری‌های زمانی مشابه
  • 44. استفاده از میانگین وزنی برای ترکیب پیش‌بینی‌ها
  • 45. بهینه‌سازی وزن‌ها با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 46. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در پایتون
  • 47. آموزش مدل‌های رگرسیون خطی و چندجمله‌ای در پایتون
  • 48. آموزش درخت تصمیم و جنگل تصادفی در پایتون
  • 49. آموزش SVM برای پیش‌بینی سری زمانی در پایتون
  • 50. آموزش شبکه‌های عصبی با استفاده از TensorFlow یا Keras
  • 51. ساخت مدل‌های RNN و LSTM در پایتون
  • 52. تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. استفاده از Grid Search و Randomized Search
  • 54. بهینه‌سازی مدل‌ها با استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی (Adam, SGD)
  • 55. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 56. تحلیل مزایا و معایب هر مدل
  • 57. انتخاب بهترین مدل برای مجموعه داده مورد نظر
  • 58. استراتژی‌های ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 59. Bagging و Boosting برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 60. Stacking و ترکیب چند مدل مختلف
  • 61. مدیریت ریسک و عدم قطعیت در پیش‌بینی
  • 62. تحلیل حساسیت و بررسی تاثیر عوامل مختلف
  • 63. تخمین بازه اطمینان برای پیش‌بینی‌ها
  • 64. تصویرسازی نتایج پیش‌بینی
  • 65. نمایش گرافیکی پیش‌بینی‌ها در مقابل داده‌های واقعی
  • 66. استفاده از ابزارهای تصویرسازی (Matplotlib, Seaborn)
  • 67. گزارش‌نویسی و ارائه نتایج پیش‌بینی
  • 68. ارائه نتایج به زبان ساده و قابل فهم
  • 69. تهیه گزارش‌های تحلیلی و توصیه‌های کاربردی
  • 70. مطالعه موردی: پیش‌بینی مصرف انرژی در بازار
  • 71. جمع‌آوری داده‌های مصرف انرژی
  • 72. پیش‌پردازش داده‌های مصرف انرژی
  • 73. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با مصرف انرژی
  • 74. پیاده‌سازی روش‌های مبتنی بر شباهت برای پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 75. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 76. ارزیابی عملکرد مدل‌ها و مقایسه نتایج
  • 77. بهینه‌سازی مدل‌ها برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 78. تحلیل نتایج و ارائه توصیه‌های کاربردی
  • 79. بررسی موارد مشابه در سایر حوزه‌ها
  • 80. پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی
  • 81. پیش‌بینی شاخص‌های مالی
  • 82. پیش‌بینی آب و هوا
  • 83. پیش‌بینی ترافیک
  • 84. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی سالانه
  • 85. کمبود داده و روش‌های مقابله با آن
  • 86. تغییرات غیرمنتظره و تاثیر آن بر پیش‌بینی
  • 87. اهمیت به‌روزرسانی مدل‌ها و یادگیری مداوم
  • 88. آینده پیش‌بینی سری‌های زمانی با یادگیری ماشین
  • 89. استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر
  • 90. ادغام داده‌های مختلف برای بهبود پیش‌بینی
  • 91. اخلاق و مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 92. جلوگیری از سوگیری و تبعیض در پیش‌بینی
  • 93. محافظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 94. ابزارهای متن‌باز برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 95. معرفی کتابخانه‌های پایتون (Prophet, Statsmodels)
  • 96. استفاده از ابزارهای cloud-based برای پیش‌بینی
  • 97. نکات و ترفندهای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 98. بهبود دقت پیش‌بینی با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته
  • 99. منابع و مراجع برای مطالعه بیشتر
  • 100. پرسش و پاسخ و جمع‌بندی دوره

📚 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 روزانه شاخص‌های سالانه: از یافتن پروکسی تا مدل‌سازی پیشرفته با یادگیری ماشین”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا