سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین

کتاب روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین

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 روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 3. دسته‌بندی‌کننده‌های پایه و مبانی آنها
  • 4. تقویت (Boosting) و الگوریتم‌های مرتبط
  • 5. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در روش‌های ترکیبی
  • 6. شبکه‌های عصبی و کاربرد آنها در روش‌های ترکیبی
  • 7. تکنیک‌های Bagging و Bootstrap Aggregating
  • 8. الگوریتم‌های مبتنی بر درخت تصمیم: Random Forests
  • 9. روش‌های Stacking و ترکیب مدل‌ها
  • 10. تکنیک‌های Weighting برای ترکیب مدل‌ها
  • 11. توزیع‌های احتمالاتی در یادگیری ماشین
  • 12. نظریه بیز و کاربرد آن در روش‌های ترکیبی
  • 13. مدل‌های گرافیکی و شبکه‌های بیزی
  • 14. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM)
  • 15. یادگیری ماشین با داده‌های غیرمتوازن
  • 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. معیارهای ارزیابی در مسائل دسته‌بندی
  • 18. معیارهای ارزیابی در مسائل رگرسیون
  • 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 20. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 21. بهینه‌سازی هایپرپارامتر با Grid Search
  • 22. بهینه‌سازی هایپرپارامتر با Random Search
  • 23. بهینه‌سازی هایپرپارامتر با Bayesian Optimization
  • 24. روش‌های پیشرفته Bagging
  • 25. تکنیک‌های نمونه‌برداری در Bagging
  • 26. کاربرد Bagging در مسائل رگرسیون
  • 27. کاربرد Bagging در مسائل دسته‌بندی
  • 28. روش‌های پیشرفته Boosting
  • 29. الگوریتم AdaBoost و اصول آن
  • 30. الگوریتم Gradient Boosting Machines (GBM)
  • 31. الگوریتم XGBoost و بهینه‌سازی آن
  • 32. الگوریتم LightGBM
  • 33. کاربرد Boosting در مسائل پیچیده
  • 34. روش‌های Stacking پیشرفته
  • 35. انتخاب مدل‌های پایه در Stacking
  • 36. انتخاب متا-مدل در Stacking
  • 37. اعتبارسنجی در Stacking
  • 38. کاربرد Stacking در مسائل واقعی
  • 39. روش‌های ترکیب مدل‌های ناهمگن
  • 40. ترکیب مدل‌های خطی و غیرخطی
  • 41. ترکیب مدل‌های مختلف از خانواده درخت
  • 42. ترکیب شبکه‌های عصبی با سایر مدل‌ها
  • 43. روش‌های ترکیب مدل‌ها در یادگیری عمیق
  • 44. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 45. یادگیری چند وظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 46. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 47. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 48. تکنیک‌های تنظیم و منظم‌سازی مدل‌ها
  • 49. L1 و L2 Regularization
  • 50. Early Stopping در شبکه‌های عصبی
  • 51. Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 52. Batch Normalization
  • 53. کاربرد روش‌های ترکیبی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. تحلیل احساسات با روش‌های ترکیبی
  • 55. مدل‌سازی موضوعی با روش‌های ترکیبی
  • 56. ترجمه ماشینی با روش‌های ترکیبی
  • 57. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER) با روش‌های ترکیبی
  • 58. کاربرد روش‌های ترکیبی در بینایی ماشین
  • 59. تشخیص اشیاء با روش‌های ترکیبی
  • 60. تقسیم‌بندی تصویر با روش‌های ترکیبی
  • 61. بازشناسی چهره با روش‌های ترکیبی
  • 62. تولید تصویر با روش‌های ترکیبی
  • 63. کاربرد روش‌های ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 64. فیلترینگ مشارکتی با روش‌های ترکیبی
  • 65. روش‌های مبتنی بر محتوا با روش‌های ترکیبی
  • 66. ترکیب روش‌های فیلترینگ مشارکتی و محتوا
  • 67. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 68. روش‌های ترکیبی برای داده‌های سری زمانی
  • 69. پیش‌بینی سری زمانی با روش‌های ترکیبی
  • 70. مدل‌سازی نوسانات با روش‌های ترکیبی
  • 71. شناسایی ناهنجاری در سری زمانی
  • 72. کاربرد روش‌های ترکیبی در داده‌های حجیم (Big Data)
  • 73. پردازش توزیع‌شده مدل‌های ترکیبی
  • 74. پلتفرم‌های پردازش توزیع‌شده (Spark, Hadoop)
  • 75. بهینه‌سازی مدل‌های ترکیبی برای Big Data
  • 76. روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین امن
  • 77. تشخیص بدافزار با روش‌های ترکیبی
  • 78. تشخیص نفوذ با روش‌های ترکیبی
  • 79. محافظت از حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 80. روش‌های ترکیبی برای مسائل بهینه‌سازی
  • 81. بهینه‌سازی تابع هدف با روش‌های ترکیبی
  • 82. جستجوی فراپارامترها با روش‌های ترکیبی
  • 83. مسائل بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 85. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 86. مقدمه‌ای بر ترنسفورمرها (Transformers)
  • 87. کاربرد ترنسفورمرها در NLP
  • 88. کاربرد ترنسفورمرها در بینایی ماشین
  • 89. مباحث پیشرفته در یادگیری عمیق
  • 90. تکنیک‌های Regularization در یادگیری عمیق
  • 91. بهینه‌سازی در یادگیری عمیق
  • 92. معماری‌های نوین شبکه‌های عصبی
  • 93. یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning)
  • 94. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در رباتیک
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی عمیق در بازی‌ها
  • 96. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 97. سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 98. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 99. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 100. آینده هوش مصنوعی و روش‌های ترکیبی

📚 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.