کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندها
, ,

کتاب زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندها

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000017407 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندها

موضوع کلی: آموزش زبان‌های خارجی

موضوع میانی: زبان در حوزه مهندسی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه: اهداف و گستره دوره
  • 2. مرور منابع انگلیسی تخصصی و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 3. واژگان ضروری مهندسی: اصطلاحات عمومی
  • 4. ساختار مقالات علمی و فنی انگلیسی
  • 5. راهبردهای مطالعه موثر متون فنی
  • 6. مرور گرامر کاربردی برای وضوح نوشتار فنی
  • 7. کوته‌نوشت‌ها و اختصارات رایج در مهندسی
  • 8. بیان رابطه علت و معلولی در متون فنی
  • 9. توصیف فرآیندها و رویه‌ها به انگلیسی
  • 10. مقایسه و تقابل مفاهیم فنی
  • 11. درک تعاریف و توضیحات دقیق
  • 12. تفسیر نمودارها، چارت‌ها و دیاگرام‌ها
  • 13. واژگان مربوط به داده و اندازه‌گیری
  • 14. نوشتن جملات واضح و موجز در متون فنی
  • 15. بازنویسی و خلاصه کردن اطلاعات فنی
  • 16. کاربرد افعال کمکی (Modals) برای احتمال و ضرورت
  • 17. ساختار معلوم و مجهول در گزارش‌های فنی
  • 18. نقطه‌گذاری برای دقت و صحت فنی
  • 19. مرور اصطلاحات ریاضی پایه به انگلیسی
  • 20. ملاحظات اخلاقی در ارتباطات مهندسی
  • 21. یادگیری ماشین چیست؟ تعاریف و گستره
  • 22. مفاهیم کلیدی: داده، ویژگی، برچسب، مدل
  • 23. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 24. واژگان انواع داده: عددی، دسته‌ای، ترتیبی
  • 25. درک مجموعه داده‌ها: ساختار و ویژگی‌ها
  • 26. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing)
  • 27. واژگان کلیدی برای پاکسازی داده (Data Cleaning)
  • 28. مقادیر گمشده: شناسایی و مدیریت
  • 29. داده‌های پرت (Outliers): شناسایی و اصلاح
  • 30. مهندسی ویژگی (Feature Engineering): مفاهیم پایه
  • 31. تقسیم داده: مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی، تست
  • 32. مقدمه‌ای بر اصطلاحات یادگیری آماری
  • 33. واژگان آمار و احتمال برای یادگیری ماشین
  • 34. توصیف مسائل یادگیری ماشین: طبقه‌بندی در برابر رگرسیون
  • 35. نقش الگوریتم‌ها در یادگیری ماشین
  • 36. درک آموزش مدل و پیش‌بینی
  • 37. واژگان معیارهای عملکرد: یک نمای کلی
  • 38. مفهوم تعادل بایاس-واریانس (Bias-Variance Trade-off)
  • 39. بیش‌برازش و کم‌برازش (Overfitting/Underfitting): شناسایی و علل
  • 40. فرموله‌کردن یک مسئله یادگیری ماشین
  • 41. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های یادگیری نظارت شده
  • 42. رگرسیون خطی: اصول و اصطلاحات
  • 43. واژگان مربوط به ضرایب رگرسیون و عرض از مبدا
  • 44. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: MSE, RMSE, R-squared
  • 45. رگرسیون لجستیک: اصول و اصطلاحات
  • 46. درک تابع سیگموئید و مفهوم احتمال
  • 47. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، یادآوری (Accuracy, Precision, Recall)
  • 48. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): تفسیر نتایج
  • 49. امتیاز F1 و منحنی ROC: معیارهای پیشرفته
  • 50. درخت‌های تصمیم: ساختار و اصطلاحات
  • 51. درک معیارهای تقسیم و ناخالصی (Impurity)
  • 52. جنگل‌های تصادفی (Random Forests): مفهوم یادگیری گروهی
  • 53. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): اصول و اصطلاحات کلیدی
  • 54. کرنل‌ها و ابرصفحه‌ها در SVM
  • 55. K-نزدیکترین همسایه (K-NN): الگوریتم و واژگان
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 57. خوشه‌بندی K-میانگین (K-Means Clustering): اصول و اصطلاحات
  • 58. درک مراکز خوشه‌ها و خود خوشه‌ها
  • 59. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: مفاهیم و کاربردها
  • 60. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): کاهش ابعاد
  • 61. واژگان مربوط به مقادیر و بردارهای ویژه
  • 62. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): تکنیک‌ها و اهمیت
  • 63. جستجوی شبکه‌ای و تصادفی برای تنظیم فراپارامترها
  • 64. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization): L1, L2, Dropout
  • 65. روش‌های گروهی (Ensemble Methods): بگینگ، بوستینگ، استکینگ
  • 66. ماشین‌های گرادیان بوستینگ (GBM): مفاهیم
  • 67. XGBoost: یک الگوریتم بوستینگ پرکاربرد
  • 68. LightGBM و CatBoost: سایر الگوریتم‌های بوستینگ
  • 69. تفسیرپذیری و توضیح‌پذیری مدل (Model Interpretability and Explainability)
  • 70. SHAP و LIME: ابزارهایی برای توضیح مدل
  • 71. داده‌های سری زمانی: ویژگی‌ها و چالش‌ها
  • 72. واژگان اجزای سری زمانی: روند، فصلیت، نویز
  • 73. پایایی در سری‌های زمانی (Stationarity)
  • 74. همبستگی خودکار و همبستگی جزئی خودکار
  • 75. مدل‌های ARIMA: اصول برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 76. مدل‌های SARIMA: گنجاندن فصلیت
  • 77. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی: معماری پایه
  • 78. نورون‌ها، لایه‌ها، توابع فعال‌سازی
  • 79. پس‌انتشار (Backpropagation): فرآیند یادگیری
  • 80. واژگان چارچوب‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Frameworks)
  • 81. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های توالی
  • 82. شبکه‌های LSTM: بهبود RNNs
  • 83. شبکه‌های عصبی کانولوشن (CNNs): یک نمای کلی
  • 84. یادگیری انتقالی (Transfer Learning): مفاهیم و کاربردها
  • 85. مبانی پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل متن
  • 86. تعریف روندها: انواع و اهمیت
  • 87. شناسایی الگوهای روند در داده‌ها
  • 88. منابع داده برای پیش‌بینی روند
  • 89. مهندسی ویژگی برای داده‌های مرتبط با روند
  • 90. کاربرد مدل‌های رگرسیون برای پیش‌بینی روند
  • 91. استفاده از مدل‌های سری زمانی برای پیش‌بینی روند آینده
  • 92. مطالعه موردی ۱: پیش‌بینی روندهای بازار سهام
  • 93. مطالعه موردی ۲: پیش‌بینی روندهای رفتار مصرف‌کننده
  • 94. مطالعه موردی ۳: تحلیل روندهای شبکه‌های اجتماعی
  • 95. چالش‌های واقعی در پیش‌بینی روند
  • 96. تفسیر پیش‌بینی‌های مدل و عدم قطعیت
  • 97. انتقال یافته‌های فنی به مخاطبان غیرفنی
  • 98. نوشتن گزارش‌های فنی موثر برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 99. ارائه بصری داده‌ها و بینش‌های یادگیری ماشین
  • 100. بهترین روش‌ها برای مستندسازی پروژه‌های 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 زبان انگلیسی برای مهندسان در درک و تحلیل الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی روندها”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا