سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش جامع الگوریتم XGBoost برای پیش‌بینی و تحلیل داده

کتاب آموزش جامع الگوریتم XGBoost برای پیش‌بینی و 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 آموزش جامع الگوریتم XGBoost برای پیش‌بینی و تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 5. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 7. معرفی الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین
  • 8. رگرسیون خطی و لجستیک
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 10. درختان تصمیم
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تقویتی
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 14. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 15. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 16. کاربرد شبکه‌های عصبی در بینایی ماشین و پردازش زبان طبیعی
  • 17. معرفی الگوریتم Gradient Boosting
  • 18. اصول و مبانی Gradient Boosting
  • 19. مقایسه Gradient Boosting با سایر الگوریتم‌ها
  • 20. مقدمه‌ای بر کتابخانه XGBoost
  • 21. نصب و راه‌اندازی XGBoost
  • 22. مفاهیم کلیدی در XGBoost
  • 23. ساختار درختان تصمیم در XGBoost
  • 24. تابع هدف و منظم‌سازی در XGBoost
  • 25. معرفی پارامترهای اصلی XGBoost
  • 26. تنظیم پارامترهای XGBoost برای بهینه‌سازی عملکرد
  • 27. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در XGBoost
  • 28. روش‌های ارزیابی مدل در XGBoost
  • 29. شاخص‌های ارزیابی برای مسائل رگرسیون
  • 30. شاخص‌های ارزیابی برای مسائل طبقه‌بندی
  • 31. کتابخانه XGBoost برای مسائل رگرسیون
  • 32. آموزش مدل رگرسیون با XGBoost
  • 33. پیش‌بینی با مدل رگرسیون XGBoost
  • 34. کتابخانه XGBoost برای مسائل طبقه‌بندی
  • 35. آموزش مدل طبقه‌بندی با XGBoost
  • 36. پیش‌بینی با مدل طبقه‌بندی XGBoost
  • 37. تنظیم پارامترهای مدل طبقه‌بندی XGBoost
  • 38. کاربرد XGBoost در تحلیل داده‌های جدولی
  • 39. مثال عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با XGBoost
  • 40. مثال عملی: تشخیص تقلب با XGBoost
  • 41. مثال عملی: پیش‌بینی ریزش مشتری با XGBoost
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین پیشرفته
  • 43. مدل‌های Ensemble: Bagging و Boosting
  • 44. تفاوت Boosting با Bagging
  • 45. معرفی الگوریتم‌های Boosting دیگر
  • 46. LightGBM: یک الگوریتم Boosting سریع
  • 47. CatBoost: یک الگوریتم Boosting برای داده‌های دسته‌ای
  • 48. مقایسه XGBoost با LightGBM و CatBoost
  • 49. کاربرد XGBoost در مسائل پیش‌بینی سری زمانی
  • 50. تنظیم پارامترهای XGBoost برای سری‌های زمانی
  • 51. مدل‌سازی پیش‌بینی سری زمانی با XGBoost
  • 52. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 53. کاربرد XGBoost در NLP
  • 54. پیش‌پردازش متن برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. مهندسی ویژگی برای متن
  • 56. آموزش مدل طبقه‌بندی متن با XGBoost
  • 57. تحلیل احساسات با XGBoost
  • 58. آموزش مدل خوشه‌بندی متن با XGBoost
  • 59. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین
  • 60. کاربرد XGBoost در بینایی ماشین
  • 61. پیش‌پردازش تصویر برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 62. مهندسی ویژگی برای تصویر
  • 63. آموزش مدل طبقه‌بندی تصویر با XGBoost
  • 64. تشخیص اشیاء با XGBoost
  • 65. مدل‌سازی پیش‌بینی با استفاده از داده‌های نامتوازن
  • 66. تکنیک‌های مقابله با عدم توازن داده‌ها
  • 67. تنظیم پارامترهای XGBoost برای داده‌های نامتوازن
  • 68. ارزیابی مدل با داده‌های نامتوازن
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی با چارچوب رسمی
  • 70. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 71. مدل‌سازی مسائل بهینه‌سازی با چارچوب رسمی
  • 72. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق
  • 73. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل داده
  • 74. مدل‌سازی پیش‌بینی با شبکه‌های عصبی
  • 75. ترکیب XGBoost و شبکه‌های عصبی
  • 76. آموزش مدل ترکیبی با XGBoost و شبکه‌های عصبی
  • 77. کاربرد XGBoost در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 78. طراحی سیستم توصیه‌گر با XGBoost
  • 79. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 80. مقدمه‌ای بر اخلاق در هوش مصنوعی
  • 81. مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 82. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 83. کاربرد XGBoost در مسائل امنیتی (با چارچوب رسمی)
  • 84. تشخیص نفوذ با XGBoost
  • 85. تحلیل رفتار مشکوک با XGBoost
  • 86. مقدمه‌ای بر پیاده‌سازی عملی XGBoost در پروژه‌ها
  • 87. انتخاب معماری مناسب مدل
  • 88. مدیریت داده‌ها در پروژه‌های بزرگ
  • 89. بهینه‌سازی عملکرد مدل در محیط عملی
  • 90. مقدمه‌ای بر آخرین دستاوردهای XGBoost
  • 91. به‌روزرسانی‌های جدید کتابخانه XGBoost
  • 92. آینده الگوریتم‌های Boosting
  • 93. مرور جامع بر کاربردهای XGBoost در صنایع مختلف
  • 94. تجزیه و تحلیل داده‌های مالی با XGBoost
  • 95. پیش‌بینی در حوزه سلامت با XGBoost
  • 96. کاربرد XGBoost در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 97. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های یادگیری ماشین در ایران
  • 98. ابزارها و کتابخانه‌های داخلی
  • 99. مطالعات موردی پروژه‌های ایرانی با XGBoost
  • 100. آینده یادگیری ماشین در ایران

📚 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.