سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای توسعه مدل‌های قابل اعتماد

کتاب مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای توسعه مدل‌های قابل اعتماد

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 مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای توسعه مدل‌های قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها در توسعه مدل‌های قابل اعتماد
  • 2. اصول کلیدی اعتبارسنجی داده‌ها
  • 3. انواع داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. منابع داده و چالش‌های جمع‌آوری
  • 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 6. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 7. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 8. تکنیک‌های تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 10. اهمیت انتخاب ویژگی‌های مناسب
  • 11. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر فیلتر
  • 12. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر لفاف (Wrapper)
  • 13. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر جاسازی (Embedded)
  • 14. اعتبارسنجی مدل‌ها: مقدمه و اهمیت
  • 15. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 17. اعتبارسنجی K-Fold
  • 18. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
  • 19. اعتبارسنجی Hold-out
  • 20. اعتبارسنجی Time Series Cross-Validation
  • 21. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. دقت (Accuracy)
  • 23. صحت (Precision)
  • 24. بازیابی (Recall)
  • 25. امتیاز F1
  • 26. منحنی ROC و AUC
  • 27. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 28. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 29. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 30. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 31. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 32. ضریب تعیین (R-squared)
  • 33. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 35. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 36. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 37. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن
  • 39. نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling)
  • 40. نمونه‌برداری کم (Undersampling)
  • 41. ترکیب روش‌های نمونه‌برداری
  • 42. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (SMOTE)
  • 43. اهمیت داده‌های با کیفیت در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 44. چالش‌های کیفیت داده در دنیای واقعی
  • 45. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
  • 46. مستندسازی داده‌ها (Data Documentation)
  • 47. متا‌داده‌ها و نقش آن‌ها
  • 48. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
  • 49. امنیت داده‌ها و ملاحظات حریم خصوصی
  • 50. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران (ملاحظات کلی)
  • 51. استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance)
  • 52. نقش داده‌های با کیفیت در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
  • 53. استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی و تحلیل روندها
  • 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
  • 55. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 56. مدیریت خطاهای مدل در طول زمان
  • 57. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
  • 58. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 59. اهمیت داده‌های صحیح در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 60. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
  • 61. اعتبارسنجی مدل‌های شبکه‌های عصبی
  • 62. ملاحظات اخلاقی در کار با داده‌ها
  • 63. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
  • 64. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 65. نقش مدیران داده در اطمینان از کیفیت
  • 66. ابزارها و نرم‌افزارهای مدیریت و اعتبارسنجی داده
  • 67. فریم‌ورک‌های پایتون برای مدیریت داده (Pandas)
  • 68. فریم‌ورک‌های پایتون برای یادگیری ماشین (Scikit-learn)
  • 69. کاربرد داده‌های صحیح در هوش تجاری (Business Intelligence)
  • 70. تکنیک‌های تجسم داده (Data Visualization) برای اعتبارسنجی
  • 71. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
  • 72. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
  • 73. نمودارهای هیستوگرام (Histograms)
  • 74. نمودارهای سری زمانی (Time Series Plots)
  • 75. انواع چالش‌های داده در صنایع مختلف
  • 76. چالش‌های داده در بخش مالی (بانکداری بدون ربا)
  • 77. چالش‌های داده در بخش سلامت
  • 78. چالش‌های داده در بخش تولید
  • 79. چالش‌های داده در بخش خدمات
  • 80. اهمیت همکاری بین تیم‌های داده و کسب‌وکار
  • 81. تدوین استراتژی داده برای سازمان
  • 82. اصول طراحی پایگاه داده‌های با کیفیت
  • 83. نکات کلیدی در اعتبارسنجی داده‌های ساختاریافته
  • 84. نکات کلیدی در اعتبارسنجی داده‌های نیمه‌ساختاریافته
  • 85. نکات کلیدی در اعتبارسنجی داده‌های بدون ساختار
  • 86. مدیریت و اعتبارسنجی داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 87. مدیریت و اعتبارسنجی داده‌های متنی (Text Data)
  • 88. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) و اعتبارسنجی آن‌ها
  • 89. چالش‌های مقیاس‌پذیری در اعتبارسنجی داده‌ها
  • 90. روش‌های نوین در مدیریت و اعتبارسنجی داده
  • 91. کاربرد یادگیری ماشین در اعتبارسنجی خودکار داده‌ها
  • 92. ایجاد سیستم‌های هشداردهنده برای داده‌های نامعتبر
  • 93. اهمیت بازخورد در بهبود فرآیندهای داده
  • 94. بررسی موردی (Case Study) مدیریت و اعتبارسنجی داده
  • 95. آینده مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 96. نتیجه‌گیری در مورد اهمیت داده‌های قابل اعتماد

📚 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.