کتاب عملی یادگیری ماشین در حسابرسی مالی: پیش‌بینی ریسک و کشف تقلب با Random Forest
, ,

کتاب عملی یادگیری ماشین در حسابرسی مالی: پیش‌بینی ریسک و کشف تقلب با Random Forest

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018758 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 عملی یادگیری ماشین در حسابرسی مالی: پیش‌بینی ریسک و کشف تقلب با Random Forest

موضوع کلی: تحول دیجیتال در حسابرسی و مدیریت ریسک

موضوع میانی: یادگیری ماشین در حسابرسی مالی و شناسایی ریسک

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر تحول دیجیتال در حسابرسی و مدیریت ریسک
  • 2. مفاهیم پایه حسابرسی مالی و چارچوب‌های آن
  • 3. مقدمه‌ای بر ریسک‌های مالی و انواع تقلب
  • 4. اهمیت شناسایی زودهنگام ریسک در حسابرسی
  • 5. معرفی یادگیری ماشین و کاربردهای آن در صنایع مختلف
  • 6. مبانی آمار و احتمال مورد نیاز برای یادگیری ماشین
  • 7. آشنایی با زبان برنامه نویسی Python برای تحلیل داده
  • 8. نصب و پیکربندی محیط توسعه Python برای حسابرسی
  • 9. معرفی کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای کار با داده
  • 10. پاکسازی و پیش پردازش داده‌های مالی با Pandas
  • 11. آماده سازی داده ها برای مدل سازی یادگیری ماشین
  • 12. مهندسی ویژگی در داده‌های مالی: استخراج ویژگی‌های مرتبط
  • 13. مفهوم داده کاوی (Data Mining) در حسابرسی
  • 14. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت شده و غیر نظارت شده
  • 15. مقدمه‌ای بر الگوریتم Random Forest و مزایای آن
  • 16. تشریح تئوری و نحوه عملکرد الگوریتم Random Forest
  • 17. پارامترهای مهم در الگوریتم Random Forest و تنظیم آنها
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم Random Forest در Python با Scikit-learn
  • 19. آموزش مدل Random Forest با استفاده از داده‌های تاریخی مالی
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل Random Forest: معیارهای سنجش دقت
  • 21. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تفسیر آن
  • 22. محاسبه Precision، Recall و F1-Score برای ارزیابی مدل
  • 23. ROC Curve و AUC: ابزارهایی برای ارزیابی عملکرد مدل
  • 24. بهینه‌سازی پارامترهای Random Forest با Grid Search و Random Search
  • 25. Cross-Validation برای ارزیابی پایایی مدل Random Forest
  • 26. معرفی مجموعه داده‌های مالی نمونه برای آموزش و تست مدل
  • 27. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های واقعی شرکت‌ها برای مدل‌سازی
  • 28. وارد کردن داده های مالی از Excel و CSV به Python
  • 29. بررسی توزیع داده‌ها و شناسایی نقاط پرت (Outliers)
  • 30. مدیریت داده‌های از دست رفته (Missing Data) در مجموعه داده‌های مالی
  • 31. روش‌های مقیاس‌بندی داده‌ها (Scaling) برای بهبود عملکرد مدل
  • 32. بررسی همبستگی بین ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی‌های مناسب
  • 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده (Dimensionality Reduction) با PCA
  • 34. آموزش مدل Random Forest برای پیش‌بینی احتمال وقوع تقلب
  • 35. تفسیر نتایج مدل Random Forest: شناسایی عوامل موثر در تقلب
  • 36. استخراج قوانین (Rules) از مدل Random Forest برای درک بهتر رفتار سیستم
  • 37. Visualization داده‌ها با Matplotlib و Seaborn برای ارائه نتایج
  • 38. طراحی داشبوردهای تعاملی با Python برای نمایش نتایج مدل
  • 39. معرفی ابزارهای گزارش‌دهی برای ارائه یافته‌های حاصل از مدل
  • 40. یکپارچه‌سازی مدل Random Forest با سیستم‌های حسابرسی موجود
  • 41. ایجاد یک Pipeline برای خودکارسازی فرآیند پیش‌بینی ریسک
  • 42. بررسی مسائل مربوط به امنیت و حریم خصوصی داده‌ها در حسابرسی
  • 43. اخلاق در یادگیری ماشین و استفاده از آن در حسابرسی
  • 44. ملاحظات قانونی و مقررات مربوط به استفاده از هوش مصنوعی در حسابرسی
  • 45. مقایسه Random Forest با سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 46. استفاده از Logistic Regression برای پیش‌بینی ریسک
  • 47. استفاده از Support Vector Machines (SVM) برای تشخیص تقلب
  • 48. مقایسه عملکرد Random Forest با Logistic Regression و SVM
  • 49. آشنایی با شبکه‌های عصبی (Neural Networks) و کاربرد آن‌ها در حسابرسی
  • 50. ساخت یک مدل ساده شبکه عصبی برای پیش‌بینی ریسک
  • 51. معرفی الگوریتم‌های یادگیری عمیق (Deep Learning) و کاربردهای آن
  • 52. استفاده از تکنیک‌های Ensemble Learning برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 53. Bagging، Boosting و Stacking: روش‌های ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین
  • 54. معرفی تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در حسابرسی
  • 55. استفاده از Isolated Forest برای شناسایی تراکنش‌های مشکوک
  • 56. معرفی Autoencoders برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 57. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering) برای تحلیل مشتریان
  • 58. K-Means Clustering و Hierarchical Clustering برای Segment بندی مشتریان
  • 59. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در متن‌های مالی
  • 60. استخراج اطلاعات از گزارش‌های مالی با استفاده از Natural Language Processing (NLP)
  • 61. استفاده از Text Mining برای شناسایی الگوهای غیرمعمول در متون مالی
  • 62. معرفی کتابخانه NLTK برای پردازش زبان طبیعی در Python
  • 63. استفاده از Transformer Models برای تحلیل اسناد مالی
  • 64. به کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در حسابرسی
  • 65. استفاده از ChatGPT برای تولید گزارش های حسابرسی
  • 66. پیاده‌سازی یک سیستم هشداردهی زودهنگام برای ریسک‌های مالی
  • 67. بررسی تاثیر مدل Random Forest بر کاهش هزینه‌های حسابرسی
  • 68. ارائه گزارش نتایج به مدیریت و ذینفعان
  • 69. مدیریت ریسک مدل (Model Risk Management)
  • 70. پایش عملکرد مدل در طول زمان و شناسایی تغییرات در الگوها
  • 71. بازآموزی مدل (Retraining) با داده‌های جدید برای حفظ دقت
  • 72. مستندسازی فرآیند ساخت و استقرار مدل یادگیری ماشین
  • 73. آموزش تیم حسابرسی برای استفاده از ابزارهای یادگیری ماشین
  • 74. ارائه مطالعات موردی (Case Studies) از کاربرد Random Forest در حسابرسی
  • 75. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از یادگیری ماشین در حسابرسی
  • 76. نقش حسابرسان در عصر هوش مصنوعی
  • 77. آینده یادگیری ماشین در حسابرسی و مدیریت ریسک
  • 78. معرفی منابع و مراجع برای یادگیری بیشتر در زمینه یادگیری ماشین و حسابرسی
  • 79. آشنایی با گواهینامه‌های حرفه‌ای در زمینه تحلیل داده و حسابرسی
  • 80. مثال عملی: پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با استفاده از Random Forest
  • 81. مثال عملی: شناسایی معاملات غیرقانونی با استفاده از Random Forest
  • 82. مثال عملی: تشخیص مغایرت در حساب‌های بانکی با استفاده از Random Forest
  • 83. مثال عملی: تحلیل و ارزیابی کنترل‌های داخلی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 84. مثال عملی: پیش‌بینی تقلب در بیمه با استفاده از Random Forest
  • 85. چگونگی ایجاد یک استارتاپ در زمینه راه حل های حسابرسی مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 86. استفاده از یادگیری ماشین برای حسابرسی مستمر (Continuous Auditing)
  • 87. آشنایی با فناوری بلاک چین (Blockchain) و کاربرد آن در حسابرسی
  • 88. ادغام یادگیری ماشین و بلاک چین برای افزایش شفافیت و امنیت حسابرسی
  • 89. معرفی ابزارهای متن باز (Open Source) برای یادگیری ماشین در حسابرسی
  • 90. مقایسه ابزارهای پولی و رایگان برای یادگیری ماشین در حسابرسی
  • 91. نکات و ترفندهای عملی برای استفاده بهینه از Random Forest
  • 92. سوالات متداول در مورد استفاده از یادگیری ماشین در حسابرسی
  • 93. منابع آنلاین برای یادگیری و به روز ماندن در حوزه یادگیری ماشین و حسابرسی
  • 94. مروری بر روندهای نوین در یادگیری ماشین و کاربرد آن در حسابرسی
  • 95. آینده شغلی متخصصان یادگیری ماشین در حوزه حسابرسی و مالی
  • 96. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری 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 عملی یادگیری ماشین در حسابرسی مالی: پیش‌بینی ریسک و کشف تقلب با Random Forest”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا