کتاب کاربرد داده‌های هوشمند در بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی عرضه
, ,

کتاب کاربرد داده‌های هوشمند در بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی عرضه

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000026595 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 کاربرد داده‌های هوشمند در بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی عرضه

موضوع کلی: امنیت غذایی و کشاورزی پایدار

موضوع میانی: پیش‌بینی تقاضا و عرضه محصولات کشاورزی

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه بر داده‌های هوشمند
  • 2. تعریف داده‌های هوشمند
  • 3. انواع داده‌های هوشمند
  • 4. اهمیت داده‌های هوشمند در پیش‌بینی عرضه
  • 5. چرخه عمر داده‌های هوشمند
  • 6. مراحل جمع‌آوری داده‌های هوشمند
  • 7. منابع داده‌های هوشمند
  • 8. داده‌های داخلی سازمان
  • 9. داده‌های خارجی (بازار، اقتصادی، آب و هوایی)
  • 10. داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 11. داده‌های اینترنت اشیاء (IoT)
  • 12. داده‌های سنسورها
  • 13. داده‌های تراکنش‌ها
  • 14. داده‌های موقعیت مکانی
  • 15. داده‌های رفتار مشتری
  • 16. داده‌های رقبا
  • 17. داده‌های زنجیره تأمین
  • 18. داده‌های لجستیک
  • 19. داده‌های تولید
  • 20. داده‌های انبارداری
  • 21. داده‌های فروش
  • 22. داده‌های بازاریابی
  • 23. داده‌های قیمت‌گذاری
  • 24. داده‌های نظرات مشتریان
  • 25. داده‌های اخبار و رویدادها
  • 26. کیفیت داده‌های هوشمند
  • 27. اهمیت کیفیت داده‌ها
  • 28. پاکسازی داده‌ها
  • 29. اعتبارسنجی داده‌ها
  • 30. کشف و مدیریت داده‌های پرت
  • 31. یکپارچه‌سازی داده‌ها
  • 32. تبدیل داده‌ها
  • 33. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 34. شناخت ویژگی‌های مرتبط با عرضه
  • 35. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 36. انتخاب ویژگی‌های مهم
  • 37. ارتباط ویژگی‌ها با مدل‌های پیش‌بینی
  • 38. مقدمه بر مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 39. انواع مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 40. مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 41. ARIMA
  • 42. Exponential Smoothing
  • 43. Prophet
  • 44. مدل‌های رگرسیونی (Regression Models)
  • 45. Linear Regression
  • 46. Polynomial Regression
  • 47. Ridge Regression
  • 48. Lasso Regression
  • 49. مدل‌های یادگیری ماشین (Machine Learning Models)
  • 50. Decision Trees
  • 51. Random Forests
  • 52. Gradient Boosting Machines (XGBoost, LightGBM)
  • 53. Support Vector Machines (SVM)
  • 54. شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 55. LSTM
  • 56. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Models)
  • 57. ترکیب مدل‌های مختلف
  • 58. مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning Models)
  • 59. کاربرد داده‌های هوشمند در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 60. استفاده از داده‌های هوشمند برای شناسایی الگوهای تاریخی
  • 61. شناسایی روندها (Trends)
  • 62. شناسایی فصلی بودن (Seasonality)
  • 63. شناسایی چرخه‌ها (Cycles)
  • 64. شناسایی عوامل تأثیرگذار خارجی
  • 65. استفاده از داده‌های هوشمند برای غنی‌سازی داده‌ها
  • 66. افزودن اطلاعات جمعیت‌شناختی
  • 67. افزودن اطلاعات اقتصادی
  • 68. افزودن اطلاعات آب و هوایی
  • 69. افزودن اطلاعات مربوط به رویدادها
  • 70. کاربرد داده‌های هوشمند در انتخاب و مهندسی ویژگی
  • 71. شناسایی ویژگی‌های پیش‌بینی‌کننده قوی
  • 72. اثرات رویدادهای خارجی بر عرضه
  • 73. تأثیر تغییرات آب و هوایی بر عرضه
  • 74. تأثیر روندهای بازار بر عرضه
  • 75. تأثیر فعالیت‌های رقبا بر عرضه
  • 76. تأثیر تغییرات قیمت مواد اولیه بر عرضه
  • 77. تأثیر سیاست‌های دولتی بر عرضه
  • 78. تأثیر رفتار مصرف‌کننده بر عرضه
  • 79. استفاده از داده‌های هوشمند برای بهبود الگوریتم‌های مدل‌سازی
  • 80. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning) با استفاده از داده‌های هوشمند
  • 81. اعتبار سنجی متقابل (Cross-validation) با رویکرد داده‌محور
  • 82. انتخاب بهترین معماری مدل بر اساس داده‌ها
  • 83. کاربرد داده‌های هوشمند در ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی عرضه
  • 84. معیارهای ارزیابی مدل
  • 85. MAE, MSE, RMSE
  • 86. MAPE, sMAPE
  • 87. R-squared
  • 88. استفاده از داده‌های هوشمند برای تفسیر نتایج مدل
  • 89. شناسایی عوامل کلیدی مؤثر بر پیش‌بینی
  • 90. تحلیل حساسیت مدل به ورودی‌های مختلف
  • 91. کاربرد داده‌های هوشمند در پایش و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 92. پایش مداوم عملکرد مدل
  • 93. شناسایی انحرافات (Drift) در داده‌ها
  • 94. بازآموزی (Retraining) مدل با داده‌های جدید
  • 95. به‌روزرسانی خودکار مدل‌ها
  • 96. کاربرد داده‌های هوشمند در پیش‌بینی عرضه در صنایع مختلف
  • 97. پیش‌بینی عرضه در صنعت خرده‌فروشی
  • 98. پیش‌بینی عرضه در صنعت تولید
  • 99. پیش‌بینی عرضه در صنعت کشاورزی
  • 100. پیش‌بینی عرضه در صنعت انرژی

📚 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 کاربرد داده‌های هوشمند در بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی عرضه”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا