کتاب نمونه‌گیری قابل برگشت برای مدل‌سازی داده‌های طبقه‌بندی شده

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 طبقه‌بندی شده

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

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

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 2. مبانی تئوری احتمال در نمونه‌گیری
  • 3. مفاهیم آماری پایه برای مدل‌سازی
  • 4. انواع داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 5. کاربرد نمونه‌گیری در علوم داده
  • 6. اصول نمونه‌گیری تصادفی ساده
  • 7. نمونه‌گیری طبقه‌ای و مزایای آن
  • 8. نمونه‌گیری خوشه‌ای و کاربردهای عملی
  • 9. نمونه‌گیری سیستماتیک و ملاحظات آن
  • 10. روش‌های غیر احتمالی نمونه‌گیری
  • 11. خطا در نمونه‌گیری و راه‌های کاهش آن
  • 12. ارزیابی کیفیت نمونه
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی طبقه‌بندی شده
  • 14. مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 15. کاربرد شبکه عصبی برای طبقه‌بندی
  • 16. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 17. درخت‌های تصمیم و نحوه کارکرد آن‌ها
  • 18. جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 19. مدل‌های بیزین ساده (Naive Bayes)
  • 20. روش‌های کاهش ابعاد در داده‌ها
  • 21. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 22. تحلیل تمایز خطی (LDA)
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 24. معیارهای دقت، صحت و بازیابی
  • 25. منحنی ROC و AUC
  • 26. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 27. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 28. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 29. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 30. روش‌های مقابله با بیش‌برازش
  • 31. نمونه‌گیری مجدد (Resampling Techniques)
  • 32. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی نامتوازن داده‌ها
  • 33. روش‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 34. استفاده از نمونه‌گیری در داده‌های نامتوازن
  • 35. تکنیک‌های نمونه‌گیری برای داده‌های نامتوازن
  • 36. نمونه‌گیری زیرنمونه‌ای (Undersampling)
  • 37. نمونه‌گیری بیش‌نمونه‌ای (Oversampling)
  • 38. ترکیبی از روش‌های نمونه‌گیری
  • 39. ملاحظات اخلاقی در نمونه‌گیری داده
  • 40. حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها
  • 41. کاربرد نمونه‌گیری در حوزه سلامت
  • 42. نمونه‌گیری در تشخیص بیماری‌ها
  • 43. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در بهداشت
  • 44. کاربرد نمونه‌گیری در حوزه مالی
  • 45. تحلیل ریسک اعتباری با نمونه‌گیری
  • 46. پیش‌بینی تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 47. کاربرد نمونه‌گیری در بازاریابی
  • 48. بخش‌بندی مشتریان با استفاده از نمونه‌گیری
  • 49. تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 50. کاربرد نمونه‌گیری در پردازش زبان طبیعی
  • 51. طبقه‌بندی اسناد متنی
  • 52. تحلیل احساسات با استفاده از نمونه‌گیری
  • 53. کاربرد نمونه‌گیری در بینایی ماشین
  • 54. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 55. طبقه‌بندی تصاویر با نمونه‌گیری
  • 56. نمونه‌گیری قابل برگشت در یادگیری تقویتی
  • 57. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 58. اصول نمونه‌گیری در محیط‌های پویا
  • 59. کاربرد نمونه‌گیری در بهینه‌سازی
  • 60. بهینه‌سازی فرایندها با نمونه‌گیری
  • 61. مدل‌سازی حالت-عمل برای نمونه‌گیری
  • 62. ارزیابی سیاست‌های نمونه‌گیری
  • 63. مقایسه نمونه‌گیری قابل برگشت با روش‌های دیگر
  • 64. مزایای نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 65. چالش‌های پیاده‌سازی نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 66. مطالعات موردی نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 67. پیاده‌سازی عملی نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 68. ابزارها و کتابخانه‌های نرم‌افزاری
  • 69. نکات پیشرفته در نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 70. مدل‌سازی پیشرفته برای داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 71. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری عمیق
  • 72. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 73. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 74. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر (Transformer)
  • 75. مقایسه مدل‌های یادگیری عمیق
  • 76. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 77. مدیریت داده‌های بزرگ در نمونه‌گیری
  • 78. پردازش موازی برای نمونه‌گیری
  • 79. نمونه‌گیری در سیستم‌های توزیع شده
  • 80. کاربرد نمونه‌گیری در داده‌های سری زمانی
  • 81. پیش‌بینی سری‌های زمانی با طبقه‌بندی
  • 82. تحلیل داده‌های زنجیره‌ای
  • 83. نکات پایانی در نمونه‌گیری قابل برگشت
  • 84. مسائل باز و تحقیقات آینده
  • 85. اصول مستندسازی در پروژه‌های نمونه‌گیری
  • 86. اشتراک‌گذاری نتایج نمونه‌گیری
  • 87. توسعه ابزارهای جدید برای نمونه‌گیری
  • 88. جمع‌بندی مباحث کلیدی
  • 89. مروری بر نمونه‌گیری در حوزه‌های کاربردی
  • 90. اهمیت نمونه‌گیری در تصمیم‌گیری آگاهانه
  • 91. تأثیر نمونه‌گیری بر اعتبار نتایج
  • 92. آینده نمونه‌گیری در علم داده
  • 93. راهنمای جامع انتخاب روش نمونه‌گیری
  • 94. اصول طراحی آزمایش در نمونه‌گیری
  • 95. ارتباط نمونه‌گیری با استنتاج آماری
  • 96. اهمیت دقت و کارایی در نمونه‌گیری

📚 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.