, ,

کتاب یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای پنهان در بازار

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای پنهان در بازار

موضوع کلی: سرمایه‌گذاری کمی و معاملات الگوریتمی

موضوع میانی: توسعه الگوریتم‌هایی که قادر به انطباق با تغییرات سریع و غیرخطی هستند

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل ۱: مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. فصل ۲: مبانی تشخیص الگو
  • 3. فصل ۳: داده ها در بازارهای مالی
  • 4. فصل ۴: پیش پردازش داده های بازار
  • 5. فصل ۵: انتخاب ویژگی برای بازارهای مالی
  • 6. فصل ۶: تکنیک های کاهش ابعاد
  • 7. فصل ۷: رگرسیون خطی در بازارهای مالی
  • 8. فصل ۸: رگرسیون لجستیک برای طبقه بندی بازار
  • 9. فصل ۹: ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. فصل ۱۰: درخت های تصمیم برای پیش بینی بازار
  • 11. فصل ۱۱: جنگل های تصادفی در تحلیل بازار
  • 12. فصل ۱۲: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 13. فصل ۱۳: شبکه های عصبی مقدماتی
  • 14. فصل ۱۴: شبکه های عصبی پیچیده در بازارهای مالی
  • 15. فصل ۱۵: شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 16. فصل ۱۶: شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 17. فصل ۱۷: شبکه های حافظه کوتاه مدت (LSTM)
  • 18. فصل ۱۸: مدل های سری زمانی در یادگیری ماشین
  • 19. فصل ۱۹: مدل های ARIMA و SARIMA
  • 20. فصل ۲۰: مدل های مبتنی بر یادگیری عمیق برای سری زمانی
  • 21. فصل ۲۱: تشخیص روندهای بازار
  • 22. فصل ۲۲: تشخیص نوسانات بازار
  • 23. فصل ۲۳: تشخیص الگوهای بازگشتی
  • 24. فصل ۲۴: تشخیص الگوهای ادامه دهنده
  • 25. فصل ۲۵: مدل های طبقه بندی رفتار معامله گر
  • 26. فصل ۲۶: مدل های خوشه بندی مشتریان بازار
  • 27. فصل ۲۷: تشخیص اخبار و احساسات بازار
  • 28. فصل ۲۸: مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 29. فصل ۲۹: تکنیک های تحلیل سیتمنت
  • 30. فصل ۳۰: ادغام داده های متنی و عددی
  • 31. فصل ۳۱: شبکه های گراف در بازارهای مالی
  • 32. فصل ۳۲: تحلیل وابستگی های بازار
  • 33. فصل ۳۳: مدل های پیش بینی قیمت کوتاه مدت
  • 34. فصل ۳۴: مدل های پیش بینی قیمت بلند مدت
  • 35. فصل ۳۵: مدیریت ریسک با استفاده از یادگیری ماشین
  • 36. فصل ۳۶: اندازه گیری و بهینه سازی ریسک
  • 37. فصل ۳۷: تشخیص الگوهای تقلب در بازار
  • 38. فصل ۳۸: مدل های تشخیص ناهنجاری
  • 39. فصل ۳۹: اعتبارسنجی مدل های یادگیری ماشین
  • 40. فصل ۴۰: معیارهای ارزیابی مدل های پیش بینی
  • 41. فصل ۴۱: بهینه سازی ابرپارامترها
  • 42. فصل ۴۲: تنظیم مدل ها برای بازارهای پویا
  • 43. فصل ۴۳: یادگیری تقویتی برای معاملات
  • 44. فصل ۴۴: عوامل در یادگیری تقویتی
  • 45. فصل ۴۵: پیاده سازی عامل های معاملاتی
  • 46. فصل ۴۶: مدل های شبکه های عصبی گراف (GNN)
  • 47. فصل ۴۷: تحلیل شبکه های پرداخت در بازار
  • 48. فصل ۴۸: پیش بینی نقدینگی بازار
  • 49. فصل ۴۹: تشخیص حباب های قیمتی
  • 50. فصل ۵۰: مدل های پیش بینی حوادث بازار
  • 51. فصل ۵۱: یادگیری ماشین قابل تفسیر (XAI)
  • 52. فصل ۵۲: توضیح پذیری مدل های پیچیده
  • 53. فصل ۵۳: روش های SHAP و LIME
  • 54. فصل ۵۴: کاربرد XAI در تشخیص الگو
  • 55. فصل ۵۵: اتوماسیون معاملات الگوریتمی
  • 56. فصل ۵۶: استراتژی های معاملاتی مبتنی بر الگو
  • 57. فصل ۵۷: اجرای سیستم های معاملاتی خودکار
  • 58. فصل ۵۸: نظارت و نگهداری سیستم های معاملاتی
  • 59. فصل ۵۹: یادگیری ماشین در بازارهای رمزارز
  • 60. فصل ۶۰: الگوهای خاص رمزارزها
  • 61. فصل ۶۱: تحلیل بلاک چین با یادگیری ماشین
  • 62. فصل ۶۲: بازارهای اوراق قرضه و یادگیری ماشین
  • 63. فصل ۶۳: الگوهای نرخ بهره
  • 64. فصل ۶۴: بازارهای کالا و یادگیری ماشین
  • 65. فصل ۶۵: الگوهای عرضه و تقاضا
  • 66. فصل ۶۶: یادگیری ماشین در مدیریت پرتفوی
  • 67. فصل ۶۷: بهینه سازی پرتفوی با الگوهای بازار
  • 68. فصل ۶۸: شناسایی عوامل مؤثر بر بازده
  • 69. فصل ۶۹: مدل های پیش بینی نوسانات جفت ارز
  • 70. فصل ۷۰: تحلیل بازار آپشن
  • 71. فصل ۷۱: مدل های قیمت گذاری آپشن
  • 72. فصل ۷۲: پیش بینی ریسک اعتباری
  • 73. فصل ۷۳: مدل های تشخیص ورشکستگی
  • 74. فصل ۷۴: یادگیری ماشین در رگولاتوری مالی
  • 75. فصل ۷۵: تشخیص دستکاری بازار
  • 76. فصل ۷۶: سیستم های هشدار دهنده سریع
  • 77. فصل ۷۷: تحلیل داده های جایگزین
  • 78. فصل ۷۸: داده های جغرافیایی و بازار
  • 79. فصل ۷۹: داده های اجتماعی و رفتار مصرف کننده
  • 80. فصل ۸۰: مدل های شبکه های مولد تخاصمی (GAN)
  • 81. فصل ۸۱: تولید داده های مصنوعی بازار
  • 82. فصل ۸۲: سناریوهای شبیه سازی بازار
  • 83. فصل ۸۳: یادگیری ماشین برای پیش بینی ریسک سیستمی
  • 84. فصل ۸۴: شناسایی نقاط اهرمی در سیستم مالی
  • 85. فصل ۸۵: مدل های انتشار ویروس در بازار
  • 86. فصل ۸۶: تحلیل سری های زمانی چند متغیره
  • 87. فصل ۸۷: مدل های VAR و VECM
  • 88. فصل ۸۸: یادگیری ماشین در بازارهای نوظهور
  • 89. فصل ۸۹: چالش های داده ها در بازارهای نوظهور
  • 90. فصل ۹۰: مدل های پیش بینی تقاضا
  • 91. فصل ۹۱: تحلیل رفتار سرمایه گذار خرد
  • 92. فصل ۹۲: مدل های مبتنی بر عامل (Agent-Based Models)
  • 93. فصل ۹۳: شبیه سازی تعاملات بازار
  • 94. فصل ۹۴: ادغام مدل های کمی و کیفی
  • 95. فصل ۹۵: سیستم های خبره در تحلیل بازار
  • 96. فصل ۹۶: یادگیری ماشین در تشخیص ریسک سایبری
  • 97. فصل ۹۷: حفاظت از زیرساخت های مالی
  • 98. فصل ۹۸: آینده یادگیری ماشین در بازارهای مالی
  • 99. فصل ۹۹: چالش های اخلاقی و حریم خصوصی
  • 100. فصل ۱۰۰: مسیرهای تحقیقاتی آینده

📚 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 یادگیری ماشین برای تشخیص الگوهای پنهان در بازار”

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

پیمایش به بالا