سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری ماشین: ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها

کتاب یادگیری ماشین: ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین: ابزاری قدرتمند برای تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی کامپیوتر

موضوع میانی: یادگیری ماشین (مبانی)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. فصل ۲: انواع یادگیری ماشین
  • 3. فصل ۳: پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. فصل ۴: انتخاب ویژگی
  • 5. فصل ۵: مدل‌های یادگیری نظارت شده
  • 6. فصل ۶: رگرسیون خطی
  • 7. فصل ۷: رگرسیون لجستیک
  • 8. فصل ۸: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. فصل ۹: درختان تصمیم
  • 10. فصل ۱۰: جنگل‌های تصادفی
  • 11. فصل ۱۱: تقویت گرادیان
  • 12. فصل ۱۲: مدل‌های یادگیری بدون نظارت
  • 13. فصل ۱۳: خوشه‌بندی
  • 14. فصل ۱۴: K-Means
  • 15. فصل ۱۵: خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 16. فصل ۱۶: کاهش ابعاد
  • 17. فصل ۱۷: تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. فصل ۱۸: t-SNE
  • 19. فصل ۱۹: ارزیابی مدل
  • 20. فصل ۲۰: معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 21. فصل ۲۱: معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 22. فصل ۲۲: اعتبارسنجی متقابل
  • 23. فصل ۲۳: بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 24. فصل ۲۴: تنظیم هایپرپارامترها
  • 25. فصل ۲۵: شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 26. فصل ۲۶: پرسپترون
  • 27. فصل ۲۷: شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 28. فصل ۲۸: تابع فعال‌سازی
  • 29. فصل ۲۹: پس‌انتشار خطا
  • 30. فصل ۳۰: بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 31. فصل ۳۱: شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 32. فصل ۳۲: لایه‌های کانولوشن
  • 33. فصل ۳۳: لایه‌های پولینگ
  • 34. فصل ۳۴: CNN برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 35. فصل ۳۵: شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 36. فصل ۳۶: سلول‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 37. فصل ۳۷: شبکه‌های حافظه کوتاه (GRU)
  • 38. فصل ۳۸: RNN برای پردازش زبان طبیعی
  • 39. فصل ۳۹: یادگیری تقویتی
  • 40. فصل ۴۰: عامل و محیط
  • 41. فصل ۴۱: پاداش و جریمه
  • 42. فصل ۴۲: سیاست و تابع ارزش
  • 43. فصل ۴۳: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 44. فصل ۴۴: Q-Learning
  • 45. فصل ۴۵: SARSA
  • 46. فصل ۴۶: یادگیری عمیق
  • 47. فصل ۴۷: کاربردهای یادگیری ماشین
  • 48. فصل ۴۸: پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 49. فصل ۴۹: تحلیل احساسات
  • 50. فصل ۵۰: ترجمه ماشینی
  • 51. فصل ۵۱: تشخیص گفتار
  • 52. فصل ۵۲: بینایی کامپیوتر
  • 53. فصل ۵۳: تشخیص اشیاء
  • 54. فصل ۵۴: تقسیم‌بندی تصاویر
  • 55. فصل ۵۵: سیستم‌های توصیه‌گر
  • 56. فصل ۵۶: فیلترینگ مشارکتی
  • 57. فصل ۵۷: فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 58. فصل ۵۸: ترکیب روش‌ها
  • 59. فصل ۵۹: یادگیری ماشین در سلامت
  • 60. فصل ۶۰: تشخیص بیماری
  • 61. فصل ۶۱: کشف دارو
  • 62. فصل ۶۲: پزشکی شخصی‌سازی شده
  • 63. فصل ۶۳: یادگیری ماشین در امور مالی
  • 64. فصل ۶۴: پیش‌بینی بازار سهام
  • 65. فصل ۶۵: تشخیص تقلب
  • 66. فصل ۶۶: مدیریت ریسک
  • 67. فصل ۶۷: یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 68. فصل ۶۸: بخش‌بندی مشتریان
  • 69. فصل ۶۹: هدف‌گیری تبلیغات
  • 70. فصل ۷۰: تحلیل رفتار مشتری
  • 71. فصل ۷۱: اخلاق در یادگیری ماشین
  • 72. فصل ۷۲: سوگیری در داده‌ها
  • 73. فصل ۷۳: شفافیت و تفسیرپذیری
  • 74. فصل ۷۴: حفظ حریم خصوصی
  • 75. فصل ۷۵: مسئولیت‌پذیری
  • 76. فصل ۷۶: پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 77. فصل ۷۷: انتخاب ابزارها و کتابخانه‌ها
  • 78. فصل ۷۸: پایتون و کتابخانه‌های مرتبط
  • 79. فصل ۷۹: Scikit-learn
  • 80. فصل ۸۰: TensorFlow
  • 81. فصل ۸۱: PyTorch
  • 82. فصل ۸۲: استقرار مدل
  • 83. فصل ۸۳: مقیاس‌پذیری و عملکرد
  • 84. فصل ۸۴: نظارت بر مدل
  • 85. فصل ۸۵: به‌روزرسانی مدل
  • 86. فصل ۸۶: مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ
  • 87. فصل ۸۷: ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ
  • 88. فصل ۸۸: Hadoop
  • 89. فصل ۸۹: Spark
  • 90. فصل ۹۰: یادگیری ماشین با داده‌های بزرگ
  • 91. فصل ۹۱: یادگیری انتقال
  • 92. فصل ۹۲: انتقال یادگیری در طبقه‌بندی تصاویر
  • 93. فصل ۹۳: انتقال یادگیری در NLP
  • 94. فصل ۹۴: مدل‌های مولد
  • 95. فصل ۹۵: شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN)
  • 96. فصل ۹۶: مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 97. فصل ۹۷: آینده یادگیری ماشین
  • 98. فصل ۹۸: روندها و نوآوری‌ها
  • 99. فصل ۹۹: چالش‌های پیش رو
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و مسیرهای 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.