سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب قضایای زیدلر-هیل و قضیه مارکوف در مدل‌های یادگیری بدون ناظر

کتاب قضایای زیدلر-هیل و قضیه مارکوف در مدل‌های یادگیری بدون ناظر

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 قضایای زیدلر-هیل و قضیه مارکوف در مدل‌های یادگیری بدون ناظر

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: قضایای مهم در آمار بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون ناظر
  • 2. مفهوم فضای ویژگی و نمایش داده
  • 3. کاهش ابعاد در یادگیری بدون ناظر
  • 4. مفاهیم اولیه خوشه‌بندی
  • 5. الگوریتم K-Means
  • 6. ارزیابی خوشه‌بندی
  • 7. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 8. دندروگرام و تفسیر آن
  • 9. الگوریتم DBSCAN
  • 10. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
  • 11. خوشه‌بندی مبتنی بر مدل
  • 12. مدل مخلوط گاوسی (GMM)
  • 13. انتظار-بیشینه‌سازی (EM) برای GMM
  • 14. نکات کاربردی در خوشه‌بندی
  • 15. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل داده
  • 16. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 17. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 18. مراحل اجرای PCA
  • 19. تفسیر مؤلفه‌های اصلی
  • 20. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده
  • 21. تجزیه مقدار منفرد (SVD)
  • 22. رابطه PCA و SVD
  • 23. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 24. تفاوت PCA و ICA
  • 25. کاربرد ICA در جداسازی منابع
  • 26. مقدمه‌ای بر مدل مارکوف
  • 27. زنجیره مارکوف
  • 28. احتمالات انتقال در زنجیره مارکوف
  • 29. توزیع پایدار در زنجیره مارکوف
  • 30. فرآیندهای مارکوف پنهان (HMM)
  • 31. نمایش HMM
  • 32. یادگیری پارامترهای HMM (Viterbi, Forward-Backward)
  • 33. کاربرد HMM در مدل‌سازی توالی
  • 34. مقدمه‌ای بر قضایای مارکوف
  • 35. نابرابری مارکوف
  • 36. کاربرد نابرابری مارکوف
  • 37. قضیه مارکوف در احتمال
  • 38. قضیه مارکوف در نظریه اطلاعات
  • 39. قضیه مارکوف و یادگیری ماشین
  • 40. مقدمه‌ای بر قضیه مارکوف در مدل‌های بدون ناظر
  • 41. تعمیم قضیه مارکوف
  • 42. قضیه مارکوف در خوشه‌بندی
  • 43. قضیه مارکوف در کاهش ابعاد
  • 44. قضیه مارکوف و توزیع‌های احتمال
  • 45. نکات مفهومی قضیه مارکوف
  • 46. مقدمه‌ای بر قضایای زیدلر-هیل
  • 47. مفهوم فضای حالت
  • 48. گذار حالت در مدل‌های پویا
  • 49. قضایای زیدلر-هیل و تجزیه حالت
  • 50. کاربرد قضایای زیدلر-هیل در مدل‌سازی
  • 51. مدل‌های خطی پویا
  • 52. معادلات ریکاتی
  • 53. حل معادلات ریکاتی
  • 54. کاربرد معادلات ریکاتی در کنترل
  • 55. قضایای زیدلر-هیل و کنترل بهینه
  • 56. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری بدون ناظر
  • 57. انواع یادگیری بدون ناظر
  • 58. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 59. یادگیری خودکار (Autoencoders)
  • 60. معماری Autoencoder پایه
  • 61. کاربرد Autoencoder در کاهش ابعاد
  • 62. Autoencoderهای عمیق
  • 63. Autoencoderهای تنک (Sparse)
  • 64. Autoencoderهای واگرا (Denoising)
  • 65. کاربرد Autoencoder در تولید داده
  • 66. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 67. مقدمه‌ای بر شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 68. معماری GAN
  • 69. آموزش GAN
  • 70. کاربرد GAN در تولید تصویر
  • 71. ملاحظات اخلاقی در استفاده از مدل‌های مولد
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی بدون ناظر
  • 73. یادگیری تقویتی و اکتشاف
  • 74. یادگیری تقویتی و پاداش ضمنی
  • 75. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 76. ملاحظات امنیتی در مدل‌های یادگیری بدون ناظر
  • 77. پیاده‌سازی قضایای مارکوف در نرم‌افزار
  • 78. پیاده‌سازی قضایای زیدلر-هیل در نرم‌افزار
  • 79. ابزارهای یادگیری بدون ناظر
  • 80. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری بدون ناظر
  • 81. نکات پیشرفته در خوشه‌بندی
  • 82. نکات پیشرفته در کاهش ابعاد
  • 83. نکات پیشرفته در مدل‌های مارکوف
  • 84. کاربرد ترکیبی روش‌ها
  • 85. پروژه‌های عملی در یادگیری بدون ناظر
  • 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز 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.