سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از یادگیری ماشین پایتون در پیش‌بینی ترافیک

کتاب استفاده از یادگیری ماشین پایتون در پیش‌بینی ترافیک

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 استفاده از یادگیری ماشین پایتون در پیش‌بینی ترافیک

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت ترافیک

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر پیش بینی ترافیک
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 4. یادگیری ماشین با نظارت
  • 5. یادگیری تقویتی
  • 6. پایتون برای علم داده
  • 7. کتابخانه های پایتون برای یادگیری ماشین
  • 8. NumPy برای محاسبات عددی
  • 9. Pandas برای دستکاری داده ها
  • 10. Matplotlib برای مصورسازی داده ها
  • 11. Seaborn برای مصورسازی آماری
  • 12. Scikit-learn مقدمه
  • 13. انواع مسائل طبقه بندی
  • 14. رگرسیون خطی
  • 15. رگرسیون لجستیک
  • 16. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. درختان تصمیم
  • 18. جنگل های تصادفی
  • 19. تقویت گرادیان
  • 20. خوشه بندی K-Means
  • 21. خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 22. تحلیل مولفه های اصلی (PCA)
  • 23. نکات مهم در مهندسی ویژگی
  • 24. انتخاب ویژگی
  • 25. تنظیم ابرپارامترها
  • 26. اعتبارسنجی متقابل
  • 27. معیارهای ارزیابی مدل
  • 28. دقت، صحت، بازیابی، امتیاز F1
  • 29. منحنی ROC و AUC
  • 30. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 31. خطای مطلق میانگین (MAE)
  • 32. مقدمه ای بر داده های سری زمانی
  • 33. ویژگی های داده های سری زمانی
  • 34. مفهوم ایستایی
  • 35. آزمون های ایستایی
  • 36. مدل ARIMA
  • 37. مدل SARIMA
  • 38. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 39. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 40. حافظه کوتاه مدت طولانی (LSTM)
  • 41. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 42. کاربرد یادگیری ماشین در پیش بینی ترافیک
  • 43. منابع داده های ترافیک
  • 44. جمع آوری و پیش پردازش داده های ترافیک
  • 45. پاکسازی داده ها
  • 46. مقیاس بندی داده ها
  • 47. مهندسی ویژگی برای پیش بینی ترافیک
  • 48. ویژگی های زمانی
  • 49. ویژگی های مکانی
  • 50. ویژگی های محیطی
  • 51. ویژگی های رویداد
  • 52. انتخاب مدل برای پیش بینی ترافیک
  • 53. مدل های رگرسیون برای پیش بینی حجم ترافیک
  • 54. مدل های طبقه بندی برای پیش بینی تراکم ترافیک
  • 55. استفاده از LSTM برای پیش بینی جریان ترافیک
  • 56. استفاده از CNN برای پیش بینی الگوهای ترافیک
  • 57. مدل های ترکیبی برای پیش بینی ترافیک
  • 58. ارزیابی مدل های پیش بینی ترافیک
  • 59. نکات عملی در استقرار مدل
  • 60. نظارت بر عملکرد مدل
  • 61. به روز رسانی مدل ها
  • 62. ملاحظات اخلاقی در پیش بینی ترافیک
  • 63. حریم خصوصی داده ها
  • 64. سوگیری در الگوریتم ها
  • 65. کاربردها و نمونه های واقعی
  • 66. سیستم های حمل و نقل هوشمند
  • 67. مدیریت جریان ترافیک
  • 68. بهینه سازی سیگنال های راهنمایی و رانندگی
  • 69. پیش بینی تاخیر پروازها
  • 70. برنامه ریزی مسیرها
  • 71. مطالعات موردی پیش بینی ترافیک شهری
  • 72. پیش بینی ترافیک بزرگراهی
  • 73. پیش بینی ترافیک در رویدادهای خاص
  • 74. چالش های پیش بینی ترافیک
  • 75. داده های ناقص و نویزدار
  • 76. تغییرات ناگهانی در الگوهای ترافیک
  • 77. تاثیر عوامل خارجی
  • 78. مقایسه روش های مختلف پیش بینی ترافیک
  • 79. آینده یادگیری ماشین در پیش بینی ترافیک
  • 80. یادگیری عمیق پیشرفته
  • 81. یادگیری فدرال
  • 82. یادگیری انتقالی
  • 83. اینترنت اشیاء (IoT) و پیش بینی ترافیک
  • 84. خودروهای خودران و تاثیر آنها
  • 85. نقش هوش مصنوعی در حمل و نقل آینده
  • 86. ابزارها و کتابخانه های پیشرفته پایتون
  • 87. TensorFlow و Keras
  • 88. PyTorch
  • 89. XGBoost و LightGBM
  • 90. ابزارهای مصورسازی پیشرفته
  • 91. تکنیک های پیش پردازش داده های پیشرفته
  • 92. تشخیص ناهنجاری در داده های ترافیک
  • 93. مدل سازی علّی در پیش بینی ترافیک
  • 94. تفسیرپذیری مدل ها (XAI)
  • 95. یادگیری تقویتی برای کنترل ترافیک
  • 96. سیستم های توصیه گر برای ناوبری
  • 97. برنامه ریزی شهری با استفاده از داده های ترافیک
  • 98. پروژه عملی: ساخت یک سیستم پیش بینی ترافیک
  • 99. نتیجه گیری و 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.