سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استفاده از یادگیری ماشین در پایتون برای پیش‌بینی موفقیت ایده‌های نوآورانه

کتاب استفاده از یادگیری ماشین در پایتون برای پیش‌بینی موفقیت ایده‌های نوآورانه

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 در پایتون برای پیش‌بینی موفقیت ایده‌های نوآورانه

موضوع کلی: اتوماسیون با پایتون

موضوع میانی: اتوماسیون در حوزه مدیریت نوآوری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مبانی پایتون برای علم داده
  • 3. نصب و راه اندازی ابزارهای لازم
  • 4. مفهوم داده های نوآورانه
  • 5. انواع داده های مرتبط با ایده های نوآورانه
  • 6. جمع آوری داده های ایده های نوآورانه
  • 7. پیش پردازش داده ها
  • 8. پاکسازی داده های پرت
  • 9. مقیاس بندی و نرمال سازی داده ها
  • 10. انتخاب ویژگی های مرتبط
  • 11. تکنیک های کاهش ابعاد
  • 12. معرفی الگوریتم های یادگیری ماشین
  • 13. یادگیری تحت نظارت
  • 14. یادگیری بدون نظارت
  • 15. یادگیری تقویتی
  • 16. رگرسیون خطی
  • 17. رگرسیون لجستیک
  • 18. درختان تصمیم
  • 19. جنگل های تصادفی
  • 20. ماشین های بردار پشتیبان (SVM)
  • 21. شبکه های عصبی مصنوعی
  • 22. یادگیری عمیق
  • 23. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 24. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 25. مدل های سری زمانی
  • 26. مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 27. نحوه ارزیابی مدل های پیش بینی
  • 28. معیارهای ارزیابی برای طبقه بندی
  • 29. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 30. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 31. تنظیم هایپرپارامترها
  • 32. یادگیری با داده های نامتوازن
  • 33. روش های تولید داده های مصنوعی
  • 34. کاربرد مدل های پیش بینی در صنعت
  • 35. مطالعات موردی موفقیت ایده های نوآورانه
  • 36. استفاده از مدل ها برای شناسایی ریسک
  • 37. پیش بینی پتانسیل رشد ایده
  • 38. تحلیل احساسات برای ایده های نوآورانه
  • 39. استخراج اطلاعات کلیدی از متون
  • 40. توسعه داشبوردهای بصری
  • 41. پیاده سازی مدل ها در محیط واقعی
  • 42. مقیاس پذیری مدل ها
  • 43. امنیت در مدل های یادگیری ماشین
  • 44. مسائل اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 45. مسئولیت پذیری در پیش بینی ایده ها
  • 46. آینده یادگیری ماشین در نوآوری
  • 47. روندهای جدید در یادگیری ماشین
  • 48. یادگیری ماشین قابل تفسیر (XAI)
  • 49. مدل های یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 50. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 51. معرفی کتابخانه Scikit-learn
  • 52. کار با ماژول های Scikit-learn
  • 53. انجام پروژه عملی با Scikit-learn
  • 54. معرفی کتابخانه TensorFlow
  • 55. مبانی TensorFlow برای یادگیری عمیق
  • 56. کار با TensorFlow برای مدل های پیش بینی
  • 57. معرفی کتابخانه Keras
  • 58. استفاده از Keras برای ساخت مدل های پیچیده
  • 59. پیاده سازی شبکه های عصبی با Keras
  • 60. کار با کتابخانه Pandas
  • 61. دستکاری و تحلیل داده با Pandas
  • 62. تمیز کردن و آماده سازی داده با Pandas
  • 63. کار با کتابخانه NumPy
  • 64. عملیات عددی با NumPy
  • 65. ساخت آرایه ها و ماتریس ها با NumPy
  • 66. بصری سازی داده ها با Matplotlib
  • 67. ایجاد نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 68. نمایش توزیع داده ها با هیستوگرام
  • 69. بصری سازی داده ها با Seaborn
  • 70. نمودارهای جعبه ای و ویولن
  • 71. نمودارهای حرارتی (Heatmaps)
  • 72. استخراج ویژگی از متن
  • 73. تکنیک TF-IDF
  • 74. مدل های Bag-of-Words
  • 75. مدل های Word Embeddings
  • 76. تحلیل موضوعی (Topic Modeling)
  • 77. تکنیک Latent Dirichlet Allocation (LDA)
  • 78. مدل های مبتنی بر ترنسفورمر
  • 79. استفاده از BERT برای تحلیل ایده ها
  • 80. کار با مدل های GPT
  • 81. پیش بینی ارزش بازار ایده
  • 82. شناسایی رقبا با یادگیری ماشین
  • 83. پیش بینی نیاز بازار
  • 84. تحلیل روند های اقتصادی
  • 85. ارتباط بین ویژگی های ایده و موفقیت
  • 86. مدلسازی پویایی بازار
  • 87. پیش بینی چرخه عمر ایده
  • 88. اهمیت بازخورد کاربران
  • 89. جمع آوری بازخورد از منابع مختلف
  • 90. تحلیل نظرات کاربران
  • 91. پیش بینی پتانسیل پذیرش ایده
  • 92. مدیریت ریسک نوآوری
  • 93. شبیه سازی سناریوهای مختلف
  • 94. پیش بینی سودآوری ایده
  • 95. تکنیک های ارزیابی ریسک در ایده ها
  • 96. مدل سازی تصمیم گیری بر اساس داده
  • 97. کاربرد الگوریتم های پیش بینی در استراتژی
  • 98. آموزش مستمر مدل ها
  • 99. به روز رسانی مدل ها با داده های جدید
  • 100. اندازه گیری اثر بخشی مدل در عمل

📚 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.