, ,

کتاب روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در یادگیری ماشین از پایه

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 روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در یادگیری ماشین از پایه

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین

🎓 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. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین
  • 2. مفهوم اساسی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. داده‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 5. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 6. متریک‌های ارزیابی مدل‌ها
  • 7. ریسک بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 8. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه: رگرسیون خطی
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه: رگرسیون لجستیک
  • 10. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه: ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های پایه: درخت‌های تصمیم
  • 12. مفهوم رای‌گیری (Voting) در روش‌های ترکیبی
  • 13. انواع رای‌گیری: سخت و نرم
  • 14. پیاده‌سازی رای‌گیری ساده
  • 15. پیاده‌سازی رای‌گیری وزنی
  • 16. مفهوم Bagging (Bootstrap Aggregating)
  • 17. الگوریتم Random Forest
  • 18. بهینه‌سازی پارامترهای Random Forest
  • 19. کاربرد Random Forest در مسائل طبقه‌بندی
  • 20. کاربرد Random Forest در مسائل رگرسیون
  • 21. مفهوم Boosting
  • 22. الگوریتم AdaBoost
  • 23. نحوه به‌روزرسانی وزن نمونه‌ها در AdaBoost
  • 24. تنظیم پارامترهای AdaBoost
  • 25. کاربرد AdaBoost در مسائل طبقه‌بندی
  • 26. کاربرد AdaBoost در مسائل رگرسیون
  • 27. الگوریتم Gradient Boosting Machines (GBM)
  • 28. مفهوم گرادیان کاهشی در GBM
  • 29. پیاده‌سازی اولیه Gradient Boosting
  • 30. تنظیم پارامترهای GBM
  • 31. کاربرد GBM در مسائل طبقه‌بندی
  • 32. کاربرد GBM در مسائل رگرسیون
  • 33. الگوریتم XGBoost
  • 34. بهینه‌سازی‌های XGBoost
  • 35. مدیریت بیش‌برازش در XGBoost
  • 36. کاربرد XGBoost در مسائل طبقه‌بندی
  • 37. کاربرد XGBoost در مسائل رگرسیون
  • 38. الگوریتم LightGBM
  • 39. مزایای LightGBM نسبت به XGBoost
  • 40. تنظیم پارامترهای LightGBM
  • 41. کاربرد LightGBM در مسائل طبقه‌بندی
  • 42. کاربرد LightGBM در مسائل رگرسیون
  • 43. الگوریتم CatBoost
  • 44. ویژگی‌های منحصربه‌فرد CatBoost
  • 45. تنظیم پارامترهای CatBoost
  • 46. کاربرد CatBoost در مسائل طبقه‌بندی
  • 47. کاربرد CatBoost در مسائل رگرسیون
  • 48. مفهوم Stacking (Stacked Generalization)
  • 49. معماری Stacking
  • 50. استراتژی‌های انتخاب مدل‌های پایه در Stacking
  • 51. استراتژی‌های انتخاب مدل متا (Meta-model)
  • 52. پیاده‌سازی Stacking
  • 53. کاربرد Stacking در مسائل طبقه‌بندی
  • 54. کاربرد Stacking در مسائل رگرسیون
  • 55. روش‌های ترکیبی برای داده‌های نامتوازن
  • 56. روش‌های ترکیبی برای داده‌های با ابعاد بالا
  • 57. روش‌های ترکیبی برای سری‌های زمانی
  • 58. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای روش‌های ترکیبی
  • 59. استفاده از Scikit-learn برای روش‌های ترکیبی
  • 60. استفاده از XGBoost و LightGBM در پایتون
  • 61. استفاده از CatBoost در پایتون
  • 62. مطالعات موردی: کاربرد روش‌های ترکیبی در تشخیص پزشکی
  • 63. مطالعات موردی: کاربرد روش‌های ترکیبی در پیش‌بینی مالی
  • 64. مطالعات موردی: کاربرد روش‌های ترکیبی در پردازش زبان طبیعی
  • 65. مطالعات موردی: کاربرد روش‌های ترکیبی در بینایی ماشین
  • 66. روش‌های ترکیبی و تفسیرپذیری مدل
  • 67. چالش‌های روش‌های ترکیبی
  • 68. آینده روش‌های ترکیبی در یادگیری ماشین
  • 69. مبانی آماری روش‌های ترکیبی
  • 70. قضیه حد مرکزی و ارتباط آن با Bagging
  • 71. مفاهیم آماری در Boosting
  • 72. ارزیابی جامع روش‌های ترکیبی
  • 73. مقایسه روش‌های مختلف ترکیبی
  • 74. انتخاب بهترین روش ترکیبی برای یک مسئله
  • 75. نکات عملی در پیاده‌سازی روش‌های ترکیبی
  • 76. روش‌های پیشرفته انتخاب ویژگی با استفاده از روش‌های ترکیبی
  • 77. کاربرد روش‌های ترکیبی در یادگیری عمیق
  • 78. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 79. کاربرد روش‌های ترکیبی در معماری‌های شبکه‌های عصبی
  • 80. ترکیب مدل‌های یادگیری عمیق با روش‌های سنتی
  • 81. مباحث پیشرفته در Stacking
  • 82. استراتژی‌های اعتبارسنجی متقابل در Stacking
  • 83. مدل‌های ترکیبی سلسله مراتبی
  • 84. کاربرد روش‌های ترکیبی در یادگیری تقویتی
  • 85. روش‌های ترکیبی برای مسائل چندهدفه
  • 86. بهینه‌سازی پارامترهای روش‌های ترکیبی با الگوریتم‌های فرامکاشف
  • 87. طراحی آزمون‌های A/B برای ارزیابی روش‌های ترکیبی
  • 88. اصول مهندسی ویژگی در کنار روش‌های ترکیبی
  • 89. تکنیک‌های کاهش ابعاد و ارتباط آن با روش‌های ترکیبی
  • 90. روش‌های ترکیبی و امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 91. جمع‌بندی و جمع‌بندی روش‌های ترکیبی
  • 92. ملاحظات اخلاقی در استفاده از روش‌های ترکیبی
  • 93. نقش روش‌های ترکیبی در هوش مصنوعی مسئولانه
  • 94. مروری بر مقالات کلیدی در زمینه روش‌های ترکیبی
  • 95. پروژه‌های عملی برای تمرین روش‌های ترکیبی
  • 96. منابع تکمیلی برای یادگیری عمیق‌تر

📚 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 روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در یادگیری ماشین از پایه”

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

پیمایش به بالا