, ,

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

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی نرخ کلیک (CTR) با استفاده از یادگیری ماشین در پایتون”

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

پیمایش به بالا