سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین خودکار (AutoML) برای تسریع فرآیندهای تحلیل داده

کتاب مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین خودکار (AutoML) برای تسریع فرآیندهای تحلیل داده

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 مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین خودکار (AutoML) برای تسریع فرآیندهای تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین خودکار (AutoML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: تعریف و اهمیت یادگیری ماشین خودکار
  • 2. کاربردهای AutoML در تسریع تحلیل داده
  • 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 5. مراحل استاندارد در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 6. چالش‌های یادگیری ماشین سنتی
  • 7. چرا به AutoML نیاز داریم؟
  • 8. اهداف اصلی AutoML
  • 9. مروری بر ابزارهای موجود AutoML
  • 10. معیارهای انتخاب ابزار AutoML
  • 11. پیش‌پردازش داده‌ها در AutoML
  • 12. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. مهندسی ویژگی در AutoML
  • 14. انتخاب خودکار ویژگی
  • 15. مدل‌سازی در AutoML
  • 16. انتخاب خودکار الگوریتم
  • 17. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 18. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 19. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 20. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 21. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در AutoML
  • 22. ارزیابی مدل‌ها در AutoML
  • 23. معیارهای ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 24. معیارهای ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 25. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 26. مدیریت مجموعه داده‌های نامتوازن
  • 27. تفسیرپذیری مدل‌های AutoML
  • 28. کاهش ابعاد در AutoML
  • 29. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 30. تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
  • 31. یادگیری عمیق (Deep Learning) و AutoML
  • 32. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) در AutoML
  • 33. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) در AutoML
  • 34. پردازش زبان طبیعی (NLP) با AutoML
  • 35. طبقه‌بندی متن
  • 36. تحلیل احساسات
  • 37. تشخیص موجودیت نام‌دار (NER)
  • 38. خلاصه‌سازی متن
  • 39. ترجمه ماشینی
  • 40. بینایی ماشین (Computer Vision) با AutoML
  • 41. تشخیص اشیاء
  • 42. تقسیم‌بندی تصویر
  • 43. تشخیص چهره
  • 44. تولید تصویر
  • 45. AutoML برای داده‌های سری زمانی
  • 46. پیش‌بینی سری زمانی
  • 47. تشخیص ناهنجاری در سری زمانی
  • 48. کاربرد AutoML در حوزه سلامت
  • 49. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 50. پیش‌بینی اثربخشی درمان
  • 51. کاربرد AutoML در حوزه مالی
  • 52. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 53. پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 54. کاربرد AutoML در حوزه تولید
  • 55. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 56. پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 57. کاربرد AutoML در حوزه خرده‌فروشی
  • 58. پیش‌بینی تقاضا
  • 59. سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. کاربرد AutoML در حوزه کشاورزی
  • 61. پیش‌بینی عملکرد محصولات
  • 62. تشخیص آفات و بیماری‌های گیاهی
  • 63. چالش‌های پیاده‌سازی AutoML در سازمان‌ها
  • 64. ملاحظات اخلاقی در AutoML
  • 65. حریم خصوصی داده‌ها در AutoML
  • 66. امنیت مدل‌های AutoML
  • 67. هزینه‌های استفاده از ابزارهای AutoML
  • 68. مقایسه ابزارهای رایگان و تجاری AutoML
  • 69. AutoML در محیط‌های ابری (Cloud AutoML)
  • 70. Google Cloud AutoML
  • 71. Amazon SageMaker Autopilot
  • 72. Microsoft Azure Automated ML
  • 73. AutoML متن‌باز (Open-Source AutoML)
  • 74. TPOT
  • 75. Auto-Sklearn
  • 76. H2O AutoML
  • 77. انتخاب بهترین ابزار AutoML برای پروژه
  • 78. تعیین اهداف و معیارهای موفقیت
  • 79. توسعه یک استراتژی AutoML
  • 80. یکپارچه‌سازی AutoML با فرآیندهای موجود
  • 81. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌های AutoML
  • 82. تکنیک‌های پیشرفته در AutoML
  • 83. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 84. یادگیری تقویتی برای AutoML
  • 85. یادگیری قابل توضیح (Explainable AI - XAI) در AutoML
  • 86. خودکارسازی فرآیند استقرار (Deployment) مدل‌ها
  • 87. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
  • 88. چالش‌های مقیاس‌پذیری در AutoML
  • 89. تأثیر AutoML بر نقش دانشمند داده
  • 90. آینده یادگیری ماشین خودکار
  • 91. روندهای نوظهور در AutoML
  • 92. AutoML و هوش مصنوعی عمومی (AGI)
  • 93. نکات کلیدی برای موفقیت با AutoML
  • 94. مطالعات موردی موفق در پیاده‌سازی AutoML
  • 95. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های AutoML
  • 96. بهینه‌سازی هزینه و زمان با AutoML
  • 97. نتیجه‌گیری: چشم‌انداز AutoML
  • 98. ملاحظات قانونی و مقرراتی در استفاده از AutoML
  • 99. استانداردهای داخلی در حوزه هوش مصنوعی
  • 100. الزامات مربوط به داده‌های حساس

📚 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.