سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های پیشرفته تشخیص و پیشگیری از بیش برازش در مدل‌سازی املاک

کتاب تکنیک‌های پیشرفته تشخیص و پیشگیری از بیش برازش در مدل‌سازی املاک

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 تکنیک‌های پیشرفته تشخیص و پیشگیری از بیش برازش در مدل‌سازی املاک

موضوع کلی: مدل‌سازی آماری و ارزیابی املاک

موضوع میانی: بیش برازش (Overfitting) و کم برازش (Underfitting) و راهکارهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر بیش برازش در مدل‌سازی املاک
  • 2. فصل دوم: درک اصول بیش برازش
  • 3. فصل سوم: علل ریشه‌ای بیش برازش
  • 4. فصل چهارم: عواقب بیش برازش بر پیش‌بینی املاک
  • 5. فصل پنجم: معیارهای تشخیص بیش برازش
  • 6. فصل ششم: اعتبارسنجی متقابل برای شناسایی بیش برازش
  • 7. فصل هفتم: تکنیک‌های مصورسازی برای تشخیص بیش برازش
  • 8. فصل هشتم: تحلیل حساسیت و بیش برازش
  • 9. فصل نهم: اکتشاف داده و شناسایی الگوهای بیش برازش
  • 10. فصل دهم: تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی متقابل
  • 11. فصل یازدهم: تنظیم ابرپارامترها برای جلوگیری از بیش برازش
  • 12. فصل دوازدهم: توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 13. فصل سیزدهم: منظم‌سازی L1 (LASSO)
  • 14. فصل چهاردهم: منظم‌سازی L2 (Ridge)
  • 15. فصل پانزدهم: ترکیب منظم‌سازی L1 و L2 (Elastic Net)
  • 16. فصل شانزدهم: منظم‌سازی مستقیم در شبکه‌های عصبی
  • 17. فصل هفدهم: نرخ یادگیری (Learning Rate) و بیش برازش
  • 18. فصل هجدهم: کاهش نرخ یادگیری (Learning Rate Decay)
  • 19. فصل نوزدهم: توقف زودهنگام مبتنی بر عملکرد
  • 20. فصل بیستم: dropout در شبکه‌های عصبی
  • 21. فصل بیست و یکم: داده‌افزایی (Data Augmentation)
  • 22. فصل بیست و دوم: افزایش داده برای ویژگی‌های مکانی
  • 23. فصل بیست و سوم: افزایش داده برای ویژگی‌های زمانی
  • 24. فصل بیست و چهارم: نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 25. فصل بیست و پنجم: مدیریت مقیاس ویژگی‌ها
  • 26. فصل بیست و ششم: کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 27. فصل بیست و هفتم: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 28. فصل بیست و هشتم: تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 29. فصل بیست و نهم: انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 30. فصل سی‌ام: روش‌های فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 31. فصل سی و یکم: روش‌های بسته‌بندی (Wrapper Methods)
  • 32. فصل سی و دوم: روش‌های تعبیه‌شده (Embedded Methods)
  • 33. فصل سی و سوم: اهمیت مهندسی ویژگی
  • 34. فصل سی و چهارم: ایجاد ویژگی‌های تعاملی
  • 35. فصل سی و پنجم: ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای
  • 36. فصل سی و ششم: تبدیل ویژگی‌ها (Feature Transformation)
  • 37. فصل سی و هفتم: لگاریتم و توابع مشابه
  • 38. فصل سی و هشتم: تبدیل جعبه‌کاکس (Box-Cox)
  • 39. فصل سی و نهم: دسته‌بندی متغیرهای پیوسته
  • 40. فصل چهلم: مدل‌های یادگیری کم‌تعداد (Few-Shot Learning)
  • 41. فصل چهل و یکم: تکنیک‌های یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 42. فصل چهل و دوم: استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 43. فصل چهل و سوم: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 44. فصل چهل و چهارم: مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 45. فصل چهل و پنجم: Bagging و Random Forests
  • 46. فصل چهل و ششم: Boosting (AdaBoost, Gradient Boosting)
  • 47. فصل چهل و هفتم: XGBoost برای پیش‌بینی املاک
  • 48. فصل چهل و هشتم: LightGBM برای مدل‌سازی املاک
  • 49. فصل چهل و نهم: Stacking مدل‌ها
  • 50. فصل پنجاهم: اعتبارسنجی مدل‌های ترکیبی
  • 51. فصل پنجاه و یکم: دلایل بیش برازش در مدل‌های ترکیبی
  • 52. فصل پنجاه و دوم: مدیریت بیش برازش در Random Forests
  • 53. فصل پنجاه و سوم: تنظیم پارامترهای Boosting
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: تحلیل خطا و بیش برازش
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: بایاس-واریانس تریدآف
  • 56. فصل پنجاه و ششم: سطوح بایاس و واریانس
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: کاهش بایاس با افزایش پیچیدگی مدل
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: کاهش واریانس با کاهش پیچیدگی مدل
  • 59. فصل پنجاه و نهم: یافتن نقطه بهینه در بایاس-واریانس
  • 60. فصل شصتم: بیش برازش و مدل‌های خطی
  • 61. فصل شصت و یکم: بیش برازش و مدل‌های غیرخطی
  • 62. فصل شصت و دوم: بیش برازش در درخت‌های تصمیم
  • 63. فصل شصت و سوم: بیش برازش در ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 64. فصل شصت و چهارم: بیش برازش در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 65. فصل شصت و پنجم: تحلیل اهمیت ویژگی در مدل‌های بیش برازش‌شده
  • 66. فصل شصت و ششم: متد SHAP برای توضیح‌پذیری
  • 67. فصل شصت و هفتم: متد LIME برای توضیح‌پذیری
  • 68. فصل شصت و هشتم: تجسم و تفسیر نتایج بیش برازش
  • 69. فصل شصت و نهم: پایش مداوم مدل‌ها
  • 70. فصل هفتادم: شناسایی انحراف داده (Data Drift)
  • 71. فصل هفتاد و یکم: شناسایی انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 72. فصل هفتاد و دوم: بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
  • 73. فصل هفتاد و سوم: استراتژی‌های بازآموزی
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling)
  • 76. فصل هفتاد و ششم: نمونه‌برداری طبقه‌بندی (Stratified Sampling)
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: نمونه‌برداری دسته‌ای (Batch Sampling)
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: بیش برازش و مقادیر پرت (Outliers)
  • 79. فصل هفتاد و نهم: شناسایی و مدیریت مقادیر پرت
  • 80. فصل هشتادم: تبدیل داده برای مقادیر پرت
  • 81. فصل هشتاد و یکم: مدل‌سازی مبتنی بر قواعد (Rule-Based Modeling)
  • 82. فصل هشتاد و دوم: مدل‌های آماری قوی (Robust Statistical Models)
  • 83. فصل هشتاد و سوم: تکنیک‌های مبتنی بر همسایه (Neighbor-Based Methods)
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: K-نزدیک‌ترین همسایه (K-NN) و بیش برازش
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: الگوریتم‌های خوشه‌بندی و بیش برازش
  • 86. فصل هشتاد و ششم: بیش برازش در مدل‌های سری زمانی املاک
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: تجزیه سری زمانی و بیش برازش
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: مدل‌های ARIMA و بیش برازش
  • 89. فصل هشتاد و نهم: مدل‌های LSTM و بیش برازش
  • 90. فصل نودم: ارزیابی مدل در سناریوهای واقعی
  • 91. فصل نود و یکم: هزینه‌های اقتصادی بیش برازش
  • 92. فصل نود و دوم: اهمیت اعتبار سنجی دامنه (Domain Validation)
  • 93. فصل نود و سوم: نقش متخصصان دامنه در پیشگیری از بیش برازش
  • 94. فصل نود و چهارم: طراحی آزمایشات برای سنجش بیش برازش
  • 95. فصل نود و پنجم: مستندسازی مدل‌ها و فرآیندها
  • 96. فصل نود و ششم: مقایسه تکنیک‌های پیشگیری از بیش برازش
  • 97. فصل نود و هفتم: انتخاب بهترین تکنیک بر اساس مسئله
  • 98. فصل نود و هشتم: مسیر آینده در مدل‌سازی املاک بدون بیش برازش
  • 99. فصل نود و نهم: درس‌های آموخته شده از پرونده‌های واقعی
  • 100. فصل صدم: چکیده و جمع‌بندی نهایی

📚 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.