سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی نرخ کلیک (CTR) با استفاده از یادگیری ماشین در پایتون

کتاب پیش‌بینی نرخ کلیک (CTR) با استفاده از یادگیری ماشین در پایتون

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 پیش‌بینی نرخ کلیک (CTR) با استفاده از یادگیری ماشین در پایتون

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین و پیش‌بینی نرخ کلیک
  • 2. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی CTR
  • 3. معرفی پایتون برای علم داده
  • 4. محیط توسعه و کتابخانه‌های مورد نیاز
  • 5. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های تبلیغاتی
  • 6. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 7. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی CTR
  • 8. تبدیل متغیرهای دسته‌ای به عددی
  • 9. شناخت داده‌های تبلیغاتی و ویژگی‌های کلیدی
  • 10. مفهوم نرخ کلیک (CTR) و اهمیت آن
  • 11. مدل‌های سنتی برای پیش‌بینی CTR
  • 12. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی CTR
  • 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 14. درخت تصمیم برای پیش‌بینی CTR
  • 15. مزایا و معایب درخت تصمیم
  • 16. جنگل تصادفی برای بهبود دقت
  • 17. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی
  • 18. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. کاربرد SVM در مسائل دسته‌بندی
  • 20. مدل‌های مبتنی بر گرادیان تقویتی
  • 21. افزایش دقت با XGBoost
  • 22. تنظیم پارامترهای XGBoost
  • 23. کاربرد LightGBM برای سرعت و دقت
  • 24. مبانی یادگیری عمیق
  • 25. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 26. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی در پایتون
  • 27. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 28. کاربرد CNN در پردازش داده‌های تبلیغاتی
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 30. کاربرد RNN در داده‌های سری زمانی تبلیغات
  • 31. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 32. معماری ترنسفورمر برای پیش‌بینی CTR
  • 33. استفاده از Embeddings در مدل‌ها
  • 34. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 35. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 36. تحلیل عاملی برای درک بهتر ویژگی‌ها
  • 37. روش‌های اعتبارسنجی مدل (Cross-Validation)
  • 38. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 39. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 40. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 41. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 42. مفهوم Overfitting و Underfitting
  • 43. روش‌های جلوگیری از Overfitting
  • 44. تنظیم‌گری (Regularization) در مدل‌ها
  • 45. Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 46. استفاده از داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
  • 47. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. تکنیک LIME برای تفسیر مدل
  • 49. تکنیک SHAP برای تفسیر مدل
  • 50. اهمیت ویژگی‌ها در پیش‌بینی CTR
  • 51. تکنیک‌های انتخاب ویژگی
  • 52. فیلترهای مبتنی بر اطلاعات متقابل
  • 53. روش‌های Wrapper برای انتخاب ویژگی
  • 54. روش‌های Embedded برای انتخاب ویژگی
  • 55. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های پیچیده‌تر
  • 56. کاربرد مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 57. Stacking برای ترکیب مدل‌ها
  • 58. Blending برای ترکیب مدل‌ها
  • 59. مدیریت عدم توازن داده‌ها (Imbalanced Data)
  • 60. روش‌های Oversampling
  • 61. روش‌های Undersampling
  • 62. استفاده از الگوریتم‌های حساس به هزینه
  • 63. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی CTR با استفاده از چارچوب‌های مختلف
  • 64. TensorFlow و Keras برای یادگیری عمیق
  • 65. PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 66. Scikit-learn برای مدل‌های سنتی
  • 67. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 68. استقرار مدل‌های پیش‌بینی CTR
  • 69. معماری سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 70. پیش‌بینی CTR در سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 71. نکات مهم در طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تبلیغاتی
  • 72. مدیریت و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 73. ارزیابی مستمر عملکرد مدل
  • 74. ملاحظات اخلاقی در جمع‌آوری و استفاده از داده‌های تبلیغاتی
  • 75. حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 76. شفافیت در استفاده از داده‌ها
  • 77. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های تبلیغاتی در ایران
  • 78. مدیریت داده‌ها بر اساس قوانین ملی
  • 79. چارچوب‌های قانونی برای استفاده از هوش مصنوعی
  • 80. استانداردهای فنی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 81. نمونه‌های موفق پیاده‌سازی پیش‌بینی CTR
  • 82. مطالعات موردی در صنعت تبلیغات آنلاین
  • 83. چالش‌های پیش‌بینی CTR در دنیای واقعی
  • 84. راهکارهای عملی برای مواجهه با چالش‌ها
  • 85. آینده پیش‌بینی CTR و یادگیری ماشین
  • 86. روندهای نوین در حوزه تبلیغات هوشمند
  • 87. تکنیک‌های پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 88. آموزش و توسعه مهارت‌ها در حوزه علم داده
  • 89. مسیر شغلی متخصصان یادگیری ماشین
  • 90. منابع بیشتر برای مطالعه و تحقیق
  • 91. نکات تکمیلی برای پروژه‌های عملی
  • 92. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 93. یادگیری ماشین پیشرفته در پایتون
  • 94. کاربرد داده‌کاوی در تبلیغات
  • 95. تحلیل رفتار کاربر در تبلیغات آنلاین
  • 96. بهینه‌سازی کمپین‌های تبلیغاتی
  • 97. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی دیجیتال
  • 98. مبانی آماری برای یادگیری ماشین
  • 99. مفاهیم پایه در آمار و احتمال
  • 100. کاربرد آمار توصیفی در تحلیل داده‌ها

📚 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.