کتاب طبقه‌بندی داده‌ها با Scikit-Learn
, ,

کتاب طبقه‌بندی داده‌ها با Scikit-Learn

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000058660 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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 طبقه‌بندی داده‌ها با Scikit-Learn

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی داده‌ها
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع مسائل طبقه‌بندی
  • 4. معرفی Scikit-Learn
  • 5. نصب و راه‌اندازی Scikit-Learn
  • 6. مجموعه داده‌های نمونه
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: مقیاس‌بندی
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها: کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 10. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 12. دقت (Accuracy)
  • 13. صحت (Precision)
  • 14. بازیابی (Recall)
  • 15. امتیاز F1
  • 16. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 17. مدل رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 18. تنظیم هایپرپارامترهای رگرسیون لجستیک
  • 19. مدل ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machine – SVM)
  • 20. انواع کرنل در SVM
  • 21. تنظیم هایپرپارامترهای SVM
  • 22. مدل درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 23. تنظیم هایپرپارامترهای درخت تصمیم
  • 24. مدل جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 25. تنظیم هایپرپارامترهای جنگل تصادفی
  • 26. مدل تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 27. تنظیم هایپرپارامترهای تقویت گرادیان
  • 28. مدل K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors – KNN)
  • 29. تنظیم هایپرپارامترهای KNN
  • 30. مدل طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes Classifier)
  • 31. انواع Naive Bayes
  • 32. مدل شبکه‌های عصبی (Neural Networks)
  • 33. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی با شبکه‌های عصبی
  • 34. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی
  • 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 37. تنظیم هایپرپارامترها با جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 38. انتخاب بهترین مدل
  • 39. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 40. تکنیک‌های نمونه‌برداری داده‌های نامتوازن
  • 41. بازنمایی داده‌ها (Feature Engineering)
  • 42. شناسایی ویژگی‌های مهم
  • 43. کاهش ابعاد داده‌ها (Dimensionality Reduction)
  • 44. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 45. تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
  • 46. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص اسپم
  • 47. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص بیماری
  • 48. کاربرد طبقه‌بندی در تحلیل احساسات
  • 49. کاربرد طبقه‌بندی در تشخیص تقلب
  • 50. کاربرد طبقه‌بندی در پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 51. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌ها (Model Interpretability)
  • 52. تفسیر مدل‌های خطی
  • 53. تفسیر مدل‌های درختی
  • 54. تفسیر مدل‌های مبتنی بر SVM
  • 55. تفسیر مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 56. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 57. پیاده‌سازی عملی طبقه‌بندی با Scikit-Learn
  • 58. مثال ۱: طبقه‌بندی گل زنبق (Iris Dataset)
  • 59. مثال ۲: طبقه‌بندی سرطان پستان (Breast Cancer Dataset)
  • 60. مثال ۳: طبقه‌بندی ایمیل اسپم
  • 61. مثال ۴: طبقه‌بندی تصاویر (با استفاده از ویژگی‌های استخراج شده)
  • 62. کاربرد داده‌کاوی در طبقه‌بندی
  • 63. اصول اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی
  • 64. حریم خصوصی داده‌ها در طبقه‌بندی
  • 65. امنیت مدل‌های طبقه‌بندی
  • 66. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای طبقه‌بندی تصاویر
  • 68. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای طبقه‌بندی متن
  • 69. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 70. طبقه‌بندی متن با استفاده از Scikit-Learn
  • 71. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 72. تکنیک‌های TF-IDF
  • 73. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی چندبرچسبی (Multi-label Classification)
  • 74. پیاده‌سازی طبقه‌بندی چندبرچسبی
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 76. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 77. کاربرد یادگیری انتقالی در طبقه‌بندی
  • 78. مقدمه‌ای بر مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 79. کاربرد مدل‌های مولد در طبقه‌بندی
  • 80. ملاحظات عملی در استقرار مدل‌های طبقه‌بندی
  • 81. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 82. به‌روزرسانی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 83. مقایسه الگوریتم‌های مختلف طبقه‌بندی
  • 84. نکات پیشرفته در تنظیم هایپرپارامترها
  • 85. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 86. روش‌های جلوگیری از کم‌برازش (Underfitting)
  • 87. اهمیت انتخاب صحیح ویژگی‌ها
  • 88. مبانی آماری در یادگیری ماشین
  • 89. مقدمه‌ای بر تئوری اطلاعات
  • 90. کاربرد تئوری اطلاعات در انتخاب ویژگی
  • 91. بررسی مطالعات موردی پیشرفته
  • 92. آینده طبقه‌بندی داده‌ها
  • 93. جمع‌بندی و مسیرهای یادگیری بیشتر
  • 94. مرور مفاهیم کلیدی
  • 95. تمرین‌های عملی پایانی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب طبقه‌بندی داده‌ها با Scikit-Learn”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا