سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بین: الگوریتم‌ها، مثال‌های عملی و مطالعات موردی

کتاب مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بین: الگوریتم‌ها، مثال‌های عملی و مطالعات موردی

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 مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های پیش‌بین: الگوریتم‌ها، مثال‌های عملی و مطالعات موردی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل داده و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. کاربردها و اهمیت یادگیری ماشین در دنیای امروز
  • 5. محیط توسعه یادگیری ماشین: ابزارها و زبان‌های برنامه‌نویسی
  • 6. مقدمه‌ای بر زبان پایتون برای یادگیری ماشین
  • 7. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 8. آشنایی با کتابخانه‌های کلیدی: NumPy و Pandas
  • 9. کار با داده‌های جدولی با Pandas
  • 10. عملیات پایه بر روی داده‌ها: فیلتر کردن، مرتب‌سازی، تجمیع
  • 11. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 12. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 13. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 14. تکنیک‌های مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 15. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 16. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 17. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 18. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 20. رگرسیون خطی چندگانه
  • 21. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 23. رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 24. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 26. درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 27. قوانین انجمنی (Association Rules)
  • 28. الگوریتم Apriori
  • 29. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 30. کاربرد SVM در طبقه‌بندی
  • 31. دسته‌بندی‌کننده‌های بیز ساده (Naive Bayes Classifiers)
  • 32. الگوریتم K-نزدیکترین همسایه (K-Nearest Neighbors - KNN)
  • 33. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 34. الگوریتم K-Means
  • 35. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 36. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 37. مدل‌های آنسامبل (Ensemble Models)
  • 38. تقویت (Boosting)
  • 39. کیسه سازی (Bagging)
  • 40. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 41. ماشین‌های تقویت گرادیان (Gradient Boosting Machines)
  • 42. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 43. نورون مصنوعی و لایه‌ها
  • 44. شبکه‌های عصبی پیش‌خور (Feedforward Neural Networks)
  • 45. توابع فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 46. انتشار رو به عقب (Backpropagation)
  • 47. بهینه‌سازی گرادیان کاهشی (Gradient Descent Optimization)
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصویر
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 51. معماری‌های پیشرفته شبکه‌های عصبی
  • 52. مدل‌های ترانسفورمر (Transformers)
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) با یادگیری ماشین
  • 54. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 55. مدل‌سازی موضوع (Topic Modeling)
  • 56. تعیین موجودیت نام‌گذاری شده (Named Entity Recognition - NER)
  • 57. ترجمه ماشینی
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 59. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
  • 60. پاداش و سیاست
  • 61. یادگیری Q (Q-Learning)
  • 62. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک و بازی‌ها
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 64. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 65. تحلیل مولفه‌های اصلی (Principal Component Analysis - PCA)
  • 66. تحلیل تمایز خطی (Linear Discriminant Analysis - LDA)
  • 67. کاربرد PCA و LDA در بصری‌سازی داده‌ها
  • 68. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 69. فیلترینگ مبتنی بر محتوا (Content-Based Filtering)
  • 70. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 71. الگوریتم‌های ترکیبی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری
  • 74. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 75. شبکه‌های بیز (Bayesian Networks)
  • 76. ماشین‌های مارکوف پنهان (Hidden Markov Models - HMM)
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)
  • 78. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 79. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 80. مقدمه‌ای بر مدل‌های سری زمانی (Time Series Models)
  • 81. پیش‌بینی سری زمانی با مدل‌های آماری
  • 82. مدل‌های ARIMA
  • 83. پیش‌بینی سری زمانی با یادگیری ماشین
  • 84. مدل‌های LSTM برای سری زمانی
  • 85. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین قابل توضیح (Explainable AI - XAI)
  • 86. تکنیک‌های تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. اهمیت شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 88. کاربرد XAI در حوزه‌های حساس
  • 89. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 90. سوگیری در الگوریتم‌ها (Algorithmic Bias)
  • 91. عدالت و انصاف در هوش مصنوعی
  • 92. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها
  • 93. مسئولیت‌پذیری در توسعه هوش مصنوعی
  • 94. مطالعات موردی در یادگیری ماشین
  • 95. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 96. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 97. تشخیص تقلب
  • 98. کاربرد یادگیری ماشین در صنعت مالی
  • 99. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
  • 100. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین

📚 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.