سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی فروپاشی همکاری در شبکه‌های پیچیده با استفاده از یادگیری ماشین

کتاب پیش‌بینی فروپاشی همکاری در شبکه‌های پیچیده با استفاده از یادگیری ماشین

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 فروپاشی همکاری در شبکه‌های پیچیده با استفاده از یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین در نظریه گراف تکاملی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر دوره: پیش‌بینی فروپاشی همکاری
  • 2. اهمیت مطالعه شبکه‌های همکاری پیچیده
  • 3. مروری بر نظریه گراف تکاملی
  • 4. آشنایی با شبکه‌های پیچیده
  • 5. تعریف و انواع شبکه‌های همکاری
  • 6. مسئله فروپاشی همکاری: چرا و چگونه؟
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای گراف‌ها
  • 8. کاربرد یادگیری ماشین در مسائل اجتماعی
  • 9. اصول پایه‌ای نظریه گراف: گره‌ها و یال‌ها
  • 10. نمایش گراف‌ها: ماتریس مجاورت و لیست مجاورت
  • 11. ویژگی‌های ساختاری گراف‌ها: چگالی، درجه، مسیر
  • 12. آشنایی با انواع گراف: جهت‌دار، وزن‌دار، ساده
  • 13. مقدمه‌ای بر پویایی تکاملی روی گراف‌ها
  • 14. نظریه بازی‌ها روی گراف‌ها: مفاهیم کلیدی
  • 15. مدل‌های تکاملی: دینامیک تکرارکننده
  • 16. پدیده همکاری و رقابت در شبکه‌ها
  • 17. مفهوم ثبات تکاملی در گراف‌ها
  • 18. نقش توپولوژی شبکه در فرآیندهای تکاملی
  • 19. احتمال تثبیت استراتژی‌ها در گراف‌ها
  • 20. بازی‌های هماهنگی و معضل زندانی روی گراف‌ها
  • 21. بازی‌های کالای عمومی و پویایی همکاری
  • 22. شبکه‌های تطبیقی و تکامل همزمان
  • 23. مدل‌سازی عامل‌محور در نظریه گراف تکاملی
  • 24. تکامل ساختار شبکه در طول زمان
  • 25. تأثیر جهش و انتخاب در دینامیک گراف‌ها
  • 26. ویژگی‌های شبکه‌های همکاری دنیای واقعی
  • 27. تحلیل ساختار شبکه‌های هم‌تألیفی علمی
  • 28. بررسی شبکه‌های همکاری سازمانی
  • 29. معیارهای اندازه‌گیری قدرت و کیفیت همکاری
  • 30. تحول الگوهای همکاری در طول زمان
  • 31. تعریف دقیق فروپاشی همکاری در شبکه‌ها
  • 32. نشانه‌های هشدار اولیه فروپاشی همکاری
  • 33. سازوکارهای فروپاشی: از دست دادن اعتماد
  • 34. سازوکارهای فروپاشی: کاهش منابع
  • 35. سازوکارهای فروپاشی: شوک‌های خارجی
  • 36. سازوکارهای فروپاشی: درگیری‌های داخلی
  • 37. فروپاشی آبشاری در شبکه‌های همکاری
  • 38. شناسایی گره‌ها و یال‌های بحرانی برای فروپاشی
  • 39. پویایی زمانی شکست همکاری
  • 40. مطالعات موردی فروپاشی شبکه‌های واقعی
  • 41. مرور مبانی یادگیری ماشین: یادگیری با نظارت
  • 42. یادگیری بدون نظارت و تقویتی
  • 43. طبقه‌بندی و رگرسیون در یادگیری ماشین
  • 44. مهندسی ویژگی: هسته یادگیری ماشین
  • 45. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 46. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین: دقت، فراخوانی
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین روی گراف‌ها
  • 48. جاسازی گراف (Graph Embeddings): Node2Vec، DeepWalk
  • 49. استفاده از روش‌های کلاسیک ML با ویژگی‌های گراف
  • 50. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 51. شبکه‌های عصبی گراف پیچشی (GCNs)
  • 52. شبکه‌های توجه‌محور گراف (GATs)
  • 53. GNN‌های بازگشتی برای گراف‌های پویا
  • 54. مدل‌های مبتنی بر پیام‌رسانی در GNNs
  • 55. معماری‌های پیشرفته GNN برای پیش‌بینی
  • 56. منابع داده برای شبکه‌های همکاری
  • 57. استخراج و آماده‌سازی داده‌های گراف
  • 58. مدیریت داده‌های از دست رفته در گراف‌ها
  • 59. نمایش داده‌های زمانی برای شبکه‌ها
  • 60. مهندسی ویژگی‌های ساختاری از توپولوژی شبکه
  • 61. ویژگی‌های سطح گره: درجه، مرکزیت‌ها، خوشه‌بندی
  • 62. ویژگی‌های سطح یال: شباهت Jaccard، Adamic-Adar
  • 63. ویژگی‌های سطح گراف: ضریب خوشه‌بندی، قطر
  • 64. ویژگی‌های زمانی: تغییرات مرکزیت، فعالیت گره
  • 65. استخراج ویژگی از مدل‌های نظریه بازی تکاملی
  • 66. ویژگی‌های رفتاری عوامل در گراف
  • 67. کدگذاری ویژگی‌های گراف پویا
  • 68. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای داده‌های گراف
  • 69. کاهش ابعاد ویژگی‌ها در گراف‌های پیچیده
  • 70. ایجاد مجموعه داده‌های برچسب‌دار برای پیش‌بینی فروپاشی
  • 71. فرمول‌بندی پیش‌بینی فروپاشی به عنوان مسئله طبقه‌بندی
  • 72. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی دودویی فروپاشی
  • 73. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی با ویژگی‌های گراف
  • 74. ماشین‌های تقویت گرادیان (XGBoost, LightGBM)
  • 75. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی گراف
  • 76. استفاده از GNNs برای طبقه‌بندی گره/گراف در فروپاشی
  • 77. GNNهای زمانی برای پیش‌بینی فروپاشی پویا
  • 78. تحلیل بقا برای پیش‌بینی زمان فروپاشی
  • 79. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای داده‌های گراف سری زمانی
  • 80. روش‌های جمعی (Ensemble Methods) برای پیش‌بینی قوی
  • 81. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری برای نشانه‌های اولیه فروپاشی
  • 82. پیش‌بینی انواع مختلف فروپاشی همکاری
  • 83. یادگیری انتقالی در شبکه‌های همکاری
  • 84. روش‌های بدون نظارت برای شناسایی الگوهای فروپاشی
  • 85. مدل‌های ML قابل تفسیر برای سازوکارهای فروپاشی
  • 86. معیارهای پیشرفته ارزیابی: ROC-AUC، Precision-Recall
  • 87. مواجهه با داده‌های نامتعادل در پیش‌بینی فروپاشی
  • 88. ارزیابی زمان‌مند برای پیش‌بینی‌های پویا
  • 89. استراتژی‌های اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های گراف
  • 90. تفسیر مدل: SHAP و LIME برای ویژگی‌های گراف
  • 91. شناسایی عوامل علیتی فروپاشی
  • 92. توضیحات متقابل واقعی برای جلوگیری از فروپاشی
  • 93. ملاحظات اخلاقی در پیش‌بینی پدیده‌های اجتماعی
  • 94. مسائل حریم خصوصی در داده‌های شبکه‌های همکاری
  • 95. مقیاس‌پذیری مدل‌های ML برای شبکه‌های بزرگ
  • 96. مطالعه موردی: پیش‌بینی زوال همکاری‌های علمی
  • 97. مطالعه موردی: فروپاشی تیم‌های سازمانی
  • 98. طراحی مداخلات بر اساس پیش‌بینی‌ها
  • 99. مسیرهای آینده: فراتر از فروپاشی، به سوی تاب‌آوری
  • 100. مرزهای پژوهش در ML برای نظریه گراف تکاملی

📚 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.