سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مبانی یادگیری ماشین احتمالی برای تحلیل داده

کتاب مبانی یادگیری ماشین احتمالی برای تحلیل داده

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 احتمالی برای تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین احتمالی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر تحلیل داده با یادگیری ماشین
  • 2. مبانی احتمال و آمار در یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مدل های آماری پایه
  • 6. توزیع های احتمالی گسسته و پیوسته
  • 7. قضیه بیز و کاربردهای آن
  • 8. استنباط بیزی
  • 9. مدل های خطی در یادگیری ماشین
  • 10. رگرسیون خطی و ارزیابی آن
  • 11. رگرسیون لجستیک
  • 12. مقدمه ای بر مدل های طبقه بندی
  • 13. دستگاه بردار پشتیبان (SVM)
  • 14. درختان تصمیم
  • 15. جنگل های تصادفی
  • 16. تقویت گرادیان
  • 17. یادگیری عمیق و شبکه های عصبی
  • 18. شبکه های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 19. توابع فعال سازی
  • 20. پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • 21. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 22. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 23. یادگیری ماشین احتمالی: رویکردی نوین
  • 24. مدل های گرافیکی احتمالی
  • 25. شبکه های بیزی
  • 26. مدل های مارکوف پنهان (HMM)
  • 27. استنباط در مدل های گرافیکی
  • 28. کاهش ابعاد با PCA
  • 29. تحلیل مؤلفه های اصلی (PCA)
  • 30. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 31. کاهش ابعاد غیرخطی
  • 32. فشرده سازی داده ها
  • 33. خوشه بندی داده ها
  • 34. الگوریتم K-Means
  • 35. خوشه بندی سلسله مراتبی
  • 36. تشخیص الگو
  • 37. معرفی به پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 38. مدل های زبانی
  • 39. تحلیل احساسات
  • 40. ترجمه ماشینی
  • 41. یادگیری ماشین در عمل: مراحل پروژه
  • 42. جمع آوری و پیش پردازش داده ها
  • 43. مهندسی ویژگی
  • 44. انتخاب مدل
  • 45. آموزش و اعتبارسنجی مدل
  • 46. تنظیم ابرپارامترها
  • 47. ارزیابی عملکرد مدل
  • 48. مصورسازی نتایج
  • 49. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی
  • 50. عناصر یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری مبتنی بر ارزش
  • 52. یادگیری مبتنی بر سیاست
  • 53. الگوریتم های Q-Learning
  • 54. یادگیری عمیق تقویتی
  • 55. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 56. یادگیری ماشین در سلامت
  • 57. یادگیری ماشین در مالی
  • 58. یادگیری ماشین در بازاریابی
  • 59. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 60. سوگیری در الگوریتم ها
  • 61. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل ها
  • 62. حریم خصوصی داده ها
  • 63. امنیت در یادگیری ماشین
  • 64. مقدمه ای بر یادگیری عمیق احتمالی
  • 65. مدل های مولد
  • 66. شبکه های مولد تخاصمی (GANs)
  • 67. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 68. یادگیری نیمه نظارت شده
  • 69. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 70. یادگیری چند وظیفه ای (Multi-task Learning)
  • 71. کاربرد مدل های احتمالی در تحلیل سری های زمانی
  • 72. پیش بینی سری های زمانی
  • 73. مدل های ARIMA
  • 74. مدل های مبتنی بر شبکه های عصبی برای سری های زمانی
  • 75. مقدمه ای بر یادگیری ماشین کوانتومی (اختیاری)
  • 76. ملاحظات پیاده سازی
  • 77. ابزارها و کتابخانه ها (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
  • 78. بهینه سازی مدل ها
  • 79. استقرار مدل های یادگیری ماشین
  • 80. ملاحظات عملی در یادگیری ماشین
  • 81. نکات پیشرفته در تحلیل داده
  • 82. مدیریت داده های بزرگ
  • 83. یادگیری ماشین مقیاس پذیر
  • 84. کاربردها در هوش مصنوعی
  • 85. مقدمه ای بر هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 86. آینده یادگیری ماشین
  • 87. جمع بندی و چشم انداز
  • 88. یادگیری ماشین برای تصمیم گیری بهتر
  • 89. مدل سازی پیشرفته با رویکردهای بیزی
  • 90. تحلیل های آماری پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 91. مبانی یادگیری ماشین برای دانشجویان علوم داده
  • 92. کاربرد یادگیری ماشین در علوم زیستی
  • 93. یادگیری ماشین در مهندسی
  • 94. تحلیل داده های ساختاریافته و بدون ساختار
  • 95. مدل های پیشرفته برای یادگیری عمیق
  • 96. مقدمه ای بر یادگیری تجمعی (Federated Learning)
  • 97. یادگیری ماشین در سیستم های توصیه گر
  • 98. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی عمیق
  • 99. کاربرد یادگیری ماشین در رباتیک
  • 100. چالش های یادگیری ماشین در دنیای واقعی

📚 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.