کتاب تکنیک‌های مجموعه‌سازی در یادگیری ماشین (Ensemble Methods)

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 تکنیک‌های مجموعه‌سازی در یادگیری ماشین (Ensemble Methods)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مجموعه‌سازی در یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین تجمعی
  • 3. انواع روش‌های مجموعه‌سازی
  • 4. مفاهیم اساسی Bagging
  • 5. الگوریتم‌های مبتنی بر Bagging
  • 6. مقدمه‌ای بر Boosting
  • 7. الگوریتم AdaBoost
  • 8. الگوریتم Gradient Boosting
  • 9. تفاوت‌های Bagging و Boosting
  • 10. مجموعه‌سازی با استفاده از درختان تصمیم
  • 11. رویه‌ها و تکنیک‌های Bagging
  • 12. کاربرد Bagging در طبقه‌بندی
  • 13. کاربرد Bagging در رگرسیون
  • 14. مقدمه‌ای بر Random Forests
  • 15. ساختار Random Forests
  • 16. مزایای Random Forests
  • 17. معایب Random Forests
  • 18. پارامترهای کلیدی Random Forests
  • 19. تنظیم پارامترهای Random Forests
  • 20. تفسیرپذیری Random Forests
  • 21. مجموعه‌سازی با استفاده از ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 22. کاربرد SVM در مجموعه‌سازی
  • 23. مجموعه‌سازی با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 24. کاربرد شبکه‌های عصبی در مجموعه‌سازی
  • 25. مجموعه‌سازی با استفاده از K-نزدیک‌ترین همسایه
  • 26. کاربرد KNN در مجموعه‌سازی
  • 27. مجموعه‌سازی با استفاده از مدل‌های آماری
  • 28. استفاده از مدل‌های خطی در مجموعه‌سازی
  • 29. استفاده از مدل‌های غیرخطی در مجموعه‌سازی
  • 30. روش‌های Stacked Generalization
  • 31. معماری Stacked Generalization
  • 32. آموزش Stacked Generalization
  • 33. ارزیابی Stacked Generalization
  • 34. مجموعه‌سازی مبتنی بر رأی‌گیری
  • 35. انواع رأی‌گیری در مجموعه‌سازی
  • 36. رأی‌گیری سخت در طبقه‌بندی
  • 37. رأی‌گیری نرم در طبقه‌بندی
  • 38. رأی‌گیری وزنی در طبقه‌بندی
  • 39. مجموعه‌سازی مبتنی بر میانگین‌گیری
  • 40. میانگین‌گیری ساده در رگرسیون
  • 41. میانگین‌گیری وزنی در رگرسیون
  • 42. میانگین‌گیری تطبیقی در رگرسیون
  • 43. مجموعه‌سازی با استفاده از متد‌های ترکیبی
  • 44. ترکیب مدل‌های همگن
  • 45. ترکیب مدل‌های ناهمگن
  • 46. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق مجموعه‌ای
  • 47. کاربرد شبکه‌های عمیق در مجموعه‌سازی
  • 48. مجموعه‌سازی در پردازش زبان طبیعی
  • 49. کاربرد مجموعه‌سازی در طبقه‌بندی متن
  • 50. کاربرد مجموعه‌سازی در تشخیص احساسات
  • 51. مجموعه‌سازی در بینایی ماشین
  • 52. کاربرد مجموعه‌سازی در تشخیص اشیاء
  • 53. کاربرد مجموعه‌سازی در بخش‌بندی تصاویر
  • 54. مجموعه‌سازی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. کاربرد مجموعه‌سازی در فیلترینگ مشارکتی
  • 56. کاربرد مجموعه‌سازی در فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 57. مجموعه‌سازی در داده‌های سری زمانی
  • 58. کاربرد مجموعه‌سازی در پیش‌بینی سری زمانی
  • 59. مجموعه‌سازی در تشخیص ناهنجاری
  • 60. کاربرد مجموعه‌سازی در تشخیص ناهنجاری داده‌ها
  • 61. کاربرد مجموعه‌سازی در تشخیص ناهنجاری رویداد
  • 62. مجموعه‌سازی در یادگیری تقویتی
  • 63. کاربرد مجموعه‌سازی در سیاست‌های یادگیری تقویتی
  • 64. مجموعه‌سازی برای کاهش ابعاد
  • 65. کاربرد مجموعه‌سازی در PCA
  • 66. کاربرد مجموعه‌سازی در t-SNE
  • 67. مجموعه‌سازی برای تشخیص ویژگی
  • 68. کاربرد مجموعه‌سازی در انتخاب ویژگی
  • 69. کاربرد مجموعه‌سازی در استخراج ویژگی
  • 70. مجموعه‌سازی و پایداری مدل
  • 71. تأثیر مجموعه‌سازی بر بیش‌برازش
  • 72. تأثیر مجموعه‌سازی بر خطای تعمیم
  • 73. مجموعه‌سازی و تفسیرپذیری مدل
  • 74. روش‌های افزایش تفسیرپذیری در مجموعه‌سازی
  • 75. مجموعه‌سازی و داده‌های نامتعادل
  • 76. تکنیک‌های مجموعه‌سازی برای داده‌های نامتعادل
  • 77. مجموعه‌سازی در یادگیری چند برچسبی
  • 78. کاربرد مجموعه‌سازی در چند برچسبی
  • 79. مجموعه‌سازی و یادگیری ترتیبی
  • 80. کاربرد مجموعه‌سازی در یادگیری ترتیبی
  • 81. مجموعه‌سازی در یادگیری فعال
  • 82. کاربرد مجموعه‌سازی در نمونه‌برداری فعال
  • 83. مجموعه‌سازی و انتقال یادگیری
  • 84. کاربرد مجموعه‌سازی در انتقال یادگیری
  • 85. مجموعه‌سازی و یادگیری فدرال
  • 86. ملاحظات امنیتی در یادگیری فدرال مجموعه‌ای
  • 87. مجموعه‌سازی و یادگیری توزیع‌شده
  • 88. چالش‌های یادگیری توزیع‌شده مجموعه‌ای
  • 89. مجموعه‌سازی و مقیاس‌پذیری
  • 90. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری در مجموعه‌سازی
  • 91. مجموعه‌سازی و محاسبات ابری
  • 92. استفاده از خدمات ابری برای مجموعه‌سازی
  • 93. مجموعه‌سازی و پردازش موازی
  • 94. معماری‌های پردازش موازی برای مجموعه‌سازی
  • 95. مجموعه‌سازی و سخت‌افزار تخصصی
  • 96. استفاده از GPU برای مجموعه‌سازی
  • 97. مجموعه‌سازی و بهینه‌سازی الگوریتم
  • 98. تکنیک‌های بهینه‌سازی در مجموعه‌سازی
  • 99. مجموعه‌سازی و ارزیابی عملکرد
  • 100. معیارهای ارزیابی در مجموعه‌سازی

📚 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.