کتاب مقدمه‌ای جامع بر کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین در پایتون
, ,

کتاب مقدمه‌ای جامع بر کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین در پایتون

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000058667 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 مقدمه‌ای جامع بر کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون

🎓 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. آشنایی با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر پایتون برای علم داده
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون
  • 4. مبانی کتابخانه NumPy برای محاسبات عددی
  • 5. مبانی کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 6. مبانی کتابخانه Matplotlib برای بصری‌سازی داده
  • 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه Scikit-learn
  • 8. انواع وظایف یادگیری ماشین
  • 9. یادگیری نظارت‌شده و بدون نظارت
  • 10. مجموعه داده‌ها و تقسیم‌بندی آن‌ها
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی داده‌های گم‌شده
  • 12. پیش‌پردازش داده‌ها: مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 13. پیش‌پردازش داده‌ها: کدگذاری متغیرهای طبقه‌ای
  • 14. مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون خطی
  • 15. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: خطای میانگین مربعات
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: ضریب تعیین
  • 17. مدل‌های یادگیری ماشین: رگرسیون لجستیک
  • 18. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: ماتریس درهم‌ریختگی
  • 19. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت و بازیابی
  • 20. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: امتیاز F1
  • 21. مدل‌های یادگیری ماشین: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. تنظیم ابرپارامترها در SVM
  • 23. مدل‌های یادگیری ماشین: درختان تصمیم
  • 24. تنظیم ابرپارامترها در درختان تصمیم
  • 25. مدل‌های یادگیری ماشین: جنگل‌های تصادفی
  • 26. تنظیم ابرپارامترها در جنگل‌های تصادفی
  • 27. مدل‌های یادگیری ماشین: تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 28. تنظیم ابرپارامترها در تقویت گرادیان
  • 29. مدل‌های یادگیری ماشین: K-نزدیک‌ترین همسایگان (KNN)
  • 30. تنظیم ابرپارامترها در KNN
  • 31. مدل‌های یادگیری ماشین: خوشه‌بندی K-Means
  • 32. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی: شاخص سیلوئت
  • 33. مدل‌های یادگیری ماشین: خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی
  • 34. مدل‌های یادگیری ماشین: تحلیل مولفه اصلی (PCA)
  • 35. کاهش ابعاد با PCA
  • 36. مدل‌های یادگیری ماشین: تحلیل تشخیص خطی (LDA)
  • 37. یادگیری عمیق: مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 38. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 39. آموزش شبکه‌های عصبی با Scikit-learn
  • 40. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 41. کار با متن در Scikit-learn
  • 42. بردارسازی متن: کیس کلمات (Bag-of-Words)
  • 43. بردارسازی متن: TF-IDF
  • 44. مدل‌های NLP: طبقه‌بندی متن
  • 45. مدل‌های NLP: خوشه‌بندی متن
  • 46. مدل‌های یادگیری ماشین برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 47. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 48. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 49. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 50. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 51. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 52. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی
  • 53. تنظیم مدل‌ها: اعتبارسنجی متقابل
  • 54. تنظیم مدل‌ها: جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 55. تنظیم مدل‌ها: جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 56. تشخیص ناهنجاری با Scikit-learn
  • 57. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 58. فیلترینگ مشارکتی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. فیلترینگ مبتنی بر محتوا در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 62. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 63. سوگیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. روش‌های تفسیرپذیری: LIME
  • 66. روش‌های تفسیرپذیری: SHAP
  • 67. یادگیری ماشین در عمل: پروژه‌های کاربردی
  • 68. تحلیل احساسات با یادگیری ماشین
  • 69. پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 70. تشخیص اسپم در ایمیل‌ها
  • 71. تشخیص تصویر با Scikit-learn (مقدماتی)
  • 72. یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های صنعتی
  • 73. یادگیری ماشین برای بهینه‌سازی فرآیندها
  • 74. یادگیری ماشین در حوزه بهداشت و درمان
  • 75. یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 76. یادگیری ماشین در حوزه بازاریابی
  • 77. ساخت پایپ‌لاین در Scikit-learn
  • 78. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 79. مقدمه‌ای بر MLOps (عملیات یادگیری ماشین)
  • 80. مبانی محاسبات ابری برای یادگیری ماشین
  • 81. استفاده از Docker برای استقرار مدل
  • 82. مقدمه‌ای بر فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق (TensorFlow, PyTorch)
  • 83. مقایسه Scikit-learn با فریم‌ورک‌های یادگیری عمیق
  • 84. آینده یادگیری ماشین
  • 85. یادگیری ماشین قابل اعتماد
  • 86. یادگیری ماشین سبز (Green AI)
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته پیش‌پردازش داده
  • 88. روش‌های نوین انتخاب ویژگی
  • 89. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods) پیشرفته
  • 90. یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 91. امنیت در یادگیری ماشین
  • 92. یادگیری ماشین و داده‌های حجیم (Big Data)
  • 93. کاربرد Scikit-learn در پروژه‌های واقعی
  • 94. نکات تکمیلی و بهترین شیوه‌ها
  • 95. منابع تکمیلی برای 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مقدمه‌ای جامع بر کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین در پایتون”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا