سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب نمونه‌گیری قابل برگشت برای مدل‌سازی داده‌های تناسب اندام

کتاب نمونه‌گیری قابل برگشت برای مدل‌سازی داده‌های تناسب اندام

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 نمونه‌گیری قابل برگشت برای مدل‌سازی داده‌های تناسب اندام

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

موضوع میانی: نمونه‌گیری قابل برگشت (Reversible Jump MCMC - RJMCMC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 2. اصول مدل‌سازی داده‌های تناسب اندام
  • 3. مفاهیم آماری پایه در مدل‌سازی
  • 4. انواع داده‌های تناسب اندام
  • 5. جمع‌آوری داده‌های تناسب اندام
  • 6. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر مدل‌های خطی
  • 8. مدل‌های رگرسیون خطی ساده
  • 9. مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه
  • 10. ارزیابی مدل‌های خطی
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرخطی
  • 12. مدل‌های درخت تصمیم
  • 13. مدل‌های جنگل تصادفی
  • 14. مدل‌های تقویت گرادیان
  • 15. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 16. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 17. شبکه‌های کانولوشنی (CNN)
  • 18. شبکه‌های بازگشتی (RNN)
  • 19. مدل‌های ترنسفورمر
  • 20. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری
  • 21. انواع روش‌های نمونه‌گیری
  • 22. نمونه‌گیری تصادفی ساده
  • 23. نمونه‌گیری طبقه‌ای
  • 24. نمونه‌گیری خوشه‌ای
  • 25. نمونه‌گیری سیستماتیک
  • 26. نمونه‌گیری گلوله برفی
  • 27. نمونه‌گیری در دسترس
  • 28. نمونه‌گیری سهمیه‌ای
  • 29. نمونه‌گیری قابل برگشت چیست؟
  • 30. کاربرد نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 31. مزایای نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 32. محدودیت‌های نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 33. پیاده‌سازی نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 34. الگوریتم‌های نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 35. نمونه‌گیری قابل برگشت در داده‌های حجیم
  • 36. نمونه‌گیری قابل برگشت در داده‌های نامتوازن
  • 37. نمونه‌گیری قابل برگشت در داده‌های سری زمانی
  • 38. نمونه‌گیری قابل برگشت در داده‌های مکانی
  • 39. نمونه‌گیری قابل برگشت در شبکه‌های اجتماعی
  • 40. مدل‌سازی پیش‌بینی تناسب اندام
  • 41. مدل‌سازی تشخیص رفتار تناسب اندام
  • 42. مدل‌سازی تحلیل سبک زندگی
  • 43. مدل‌سازی سلامت و تندرستی
  • 44. مدل‌سازی تجزیه و تحلیل تمرینات
  • 45. مدل‌سازی تغذیه و رژیم غذایی
  • 46. مدل‌سازی خواب و بازیابی
  • 47. مدل‌سازی تناسب اندام برای گروه‌های خاص
  • 48. مدل‌سازی تناسب اندام در محیط کار
  • 49. مدل‌سازی تناسب اندام برای سالمندان
  • 50. مدل‌سازی تناسب اندام برای کودکان
  • 51. مدل‌سازی تناسب اندام برای ورزشکاران
  • 52. مدل‌سازی تناسب اندام درمانی
  • 53. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل
  • 54. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 56. اعتبارسنجی متقابل
  • 57. اعتبارسنجی متقابل K-fold
  • 58. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 60. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 61. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 62. بهینه‌سازی بیزی
  • 63. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل
  • 64. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل
  • 65. اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 66. وابستگی جزئی (Partial Dependence Plots)
  • 67. مقادیر SHAP
  • 68. تفسیر مدل‌های درختی
  • 69. تفسیر مدل‌های خطی
  • 70. تفسیر شبکه‌های عصبی
  • 71. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی داده
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. امنیت داده‌ها
  • 74. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 75. عدالت و انصاف در مدل‌سازی
  • 76. کاربرد مدل‌های تناسب اندام در اپلیکیشن‌ها
  • 77. کاربرد مدل‌های تناسب اندام در پوشیدنی‌ها
  • 78. کاربرد مدل‌های تناسب اندام در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. کاربرد مدل‌های تناسب اندام در تحقیقات سلامت
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیشرفته
  • 81. مدل‌سازی آماری پیشرفته
  • 82. مدل‌سازی یادگیری ماشین پیشرفته
  • 83. مدل‌سازی تحلیل بقا
  • 84. مدل‌سازی مدل‌های مارکوف پنهان
  • 85. مدل‌سازی گراف‌های تصادفی
  • 86. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی عملی
  • 87. ابزارهای برنامه‌نویسی (Python)
  • 88. کتابخانه‌های مرتبط (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 89. مدیریت پروژه و کد
  • 90. مستندسازی کد و مدل
  • 91. آزمایش و تکرارپذیری
  • 92. ارائه نتایج مدل
  • 93. داشبوردها و بصری‌سازی داده‌ها
  • 94. ارتباط مدل با اهداف کسب‌وکار
  • 95. مطالعات موردی در تناسب اندام
  • 96. چالش‌های واقعی در پیاده‌سازی
  • 97. آینده مدل‌سازی داده‌های تناسب اندام

📚 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.