سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی امید به زندگی با یادگیری ماشین تفسیری: مطالعه تطبیقی رگرسیون خطی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی

کتاب پیش‌بینی امید به زندگی با یادگیری ماشین تفسیری: مطالعه تطبیقی رگرسیون خطی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 امید به زندگی با یادگیری ماشین تفسیری: مطالعه تطبیقی رگرسیون خطی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی

موضوع کلی: یادگیری ماشین کاربردی

موضوع میانی: پیش‌بینی و تحلیل داده‌های سلامت

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. معرفی دوره: پیش‌بینی امید به زندگی با یادگیری ماشین تفسیری
  • 2. اهمیت پیش‌بینی امید به زندگی و کاربردهای آن
  • 3. مروری بر مفاهیم پایه آمار و احتمال
  • 4. مفاهیم اولیه یادگیری ماشین: یادگیری نظارت‌شده و غیرنظارت‌شده
  • 5. آشنایی با انواع داده‌های سلامت
  • 6. اهمیت تفسیرپذیری در مدل‌های یادگیری ماشین برای سلامت
  • 7. معرفی مجموعه داده‌های امید به زندگی و ویژگی‌های آن
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 9. آشنایی با روش‌های تجمیع و مدیریت داده‌های گمشده
  • 10. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و تست
  • 12. مفاهیم ارزیابی مدل: دقت، درستی، F1-score، AUC
  • 13. معرفی رگرسیون خطی: مبانی و کاربردها
  • 14. پیاده‌سازی رگرسیون خطی در پایتون
  • 15. ارزیابی مدل رگرسیون خطی و تفسیر نتایج
  • 16. تشخیص و رفع مشکلات رگرسیون خطی: چندهم‌خطی
  • 17. بهبود مدل رگرسیون خطی: انتخاب ویژگی
  • 18. معرفی درخت تصمیم: مبانی و کاربردها
  • 19. الگوریتم‌های ساخت درخت تصمیم: ID3, C4.5, CART
  • 20. پیاده‌سازی درخت تصمیم در پایتون
  • 21. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم: عمق، تعداد برگ‌ها
  • 22. ارزیابی مدل درخت تصمیم و تفسیر نتایج
  • 23. جلوگیری از بیش‌برازش در درخت تصمیم
  • 24. معرفی جنگل تصادفی: مبانی و کاربردها
  • 25. الگوریتم جنگل تصادفی: ساخت درخت‌های متعدد
  • 26. پیاده‌سازی جنگل تصادفی در پایتون
  • 27. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی: تعداد درخت‌ها، ویژگی‌ها
  • 28. ارزیابی مدل جنگل تصادفی و تفسیر نتایج
  • 29. مقایسه رگرسیون خطی، درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 30. استخراج ویژگی‌های مهم از مدل‌ها
  • 31. اهمیت و روش‌های تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. تفسیر مدل رگرسیون خطی: ضرایب و مقدار P
  • 33. تفسیر درخت تصمیم: مسیرهای تصمیم‌گیری
  • 34. تفسیر جنگل تصادفی: اهمیت ویژگی‌ها
  • 35. روش‌های تجسم و نمایش مدل‌ها
  • 36. تجسم رگرسیون خطی: نمودارهای پراکندگی و خط رگرسیون
  • 37. تجسم درخت تصمیم: نمودار درختی
  • 38. تجسم جنگل تصادفی: اهمیت ویژگی‌ها به صورت نمودار
  • 39. معرفی روش‌های اعتبار سنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 40. پیاده‌سازی اعتبار سنجی متقابل برای ارزیابی مدل
  • 41. اعتبارسنجی متقابل k-fold
  • 42. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 43. بهینه‌سازی مدل‌ها: تنظیم پارامترها با GridSearchCV
  • 44. معرفی تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها
  • 45. مدیریت و اصلاح عدم تعادل داده‌ها در داده‌های سلامت
  • 46. بهبود مدل‌ها با تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 47. انتخاب ویژگی با استفاده از رگرسیون خطی
  • 48. انتخاب ویژگی با استفاده از درخت تصمیم
  • 49. انتخاب ویژگی با استفاده از جنگل تصادفی
  • 50. معرفی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM)
  • 51. پیاده‌سازی و ارزیابی GLM برای پیش‌بینی امید به زندگی
  • 52. مقایسه GLM با رگرسیون خطی
  • 53. معرفی SVM برای پیش‌بینی امید به زندگی
  • 54. پیاده‌سازی و ارزیابی SVM
  • 55. معرفی شبکه‌های عصبی پایه
  • 56. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی ساده
  • 57. معرفی روش‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 58. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد داده‌های سلامت
  • 59. بررسی اثرات متقابل ویژگی‌ها
  • 60. پیاده‌سازی و ارزیابی مدل‌های ترکیبی
  • 61. استفاده از تکنیک‌های Ensemble Learning
  • 62. آموزش و ارزیابی با استفاده از Gradient Boosting
  • 63. آموزش و ارزیابی با استفاده از XGBoost
  • 64. مقایسه مدل‌های مختلف و انتخاب بهترین مدل
  • 65. ارزیابی عملکرد مدل بر روی مجموعه تست
  • 66. پیاده‌سازی و ارزیابی مدل در محیط‌های واقعی
  • 67. بهبود دقت مدل با استفاده از هایپرپارامترها
  • 68. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین در پایتون (Scikit-learn,...)
  • 69. مدیریت و ذخیره سازی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 70. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. آشنایی با ابزارهای تجسم داده‌ها (Matplotlib, Seaborn)
  • 72. کاربرد تجسم داده‌ها در تفسیر مدل
  • 73. اهمیت اخلاق در یادگیری ماشین و پیش‌بینی سلامت
  • 74. مسئولیت‌پذیری در استفاده از مدل‌های پیش‌بینی امید به زندگی
  • 75. چالش‌های پیش‌بینی امید به زندگی و محدودیت‌های مدل‌ها
  • 76. تاثیر داده‌های ناقص و خطاهای اندازه‌گیری بر دقت مدل
  • 77. بررسی موارد استفاده و کاربردهای عملی
  • 78. مطالعه موردی: پیش‌بینی امید به زندگی در یک کشور خاص
  • 79. مطالعه موردی: تحلیل عوامل موثر بر امید به زندگی در مناطق مختلف
  • 80. چگونه می‌توان مدل را برای داده‌های جدید به‌روز کرد؟
  • 81. اهمیت بازخورد و بهینه‌سازی مداوم مدل
  • 82. آشنایی با روش‌های پیشرفته تفسیر مدل (SHAP, LIME)
  • 83. پیاده‌سازی SHAP و LIME برای تفسیر مدل
  • 84. تفسیر نتایج SHAP و LIME
  • 85. مقایسه SHAP، LIME و روش‌های دیگر تفسیرپذیری
  • 86. چگونه تفسیرپذیری به درک بهتر از داده‌ها کمک می‌کند
  • 87. نقش تفسیرپذیری در بهبود مدل‌ها
  • 88. آشنایی با ابزارهای مدیریت داده‌های بزرگ
  • 89. آشنایی با مباحث مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 90. کاربرد یادگیری فدراسیونی در پیش‌بینی سلامت
  • 91. آینده یادگیری ماشین در پیش‌بینی امید به زندگی
  • 92. نقش هوش مصنوعی در بهبود مراقبت‌های بهداشتی
  • 93. چگونه می‌توان از این دانش در پروژه‌های عملی استفاده کرد
  • 94. بهبود مستمر و توسعه مهارت‌ها
  • 95. منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر
  • 96. نکات کلیدی و خلاصه‌سازی مطالب
  • 97. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری دوره
  • 98. ارائه پروژه پایانی
  • 99. راهنمایی‌های گام به گام برای انجام پروژه
  • 100. ارائه و بررسی 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.