سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های تجمیعی در پایتون برای تحلیل داده

کتاب روش‌های تجمیعی در پایتون برای 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 روش‌های تجمیعی در پایتون برای تحلیل داده

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده با پایتون
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم اساسی روش‌های تجمیعی
  • 4. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 5. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی در پایتون
  • 6. بهینه‌سازی پارامترهای جنگل‌های تصادفی
  • 7. کاربرد جنگل‌های تصادفی در طبقه‌بندی
  • 8. کاربرد جنگل‌های تصادفی در رگرسیون
  • 9. مقدمه‌ای بر تقویت گرادیان
  • 10. الگوریتم AdaBoost
  • 11. پیاده‌سازی AdaBoost در پایتون
  • 12. بهینه‌سازی پارامترهای AdaBoost
  • 13. کاربرد AdaBoost در طبقه‌بندی
  • 14. کاربرد AdaBoost در رگرسیون
  • 15. الگوریتم Gradient Boosting Machines (GBM)
  • 16. پیاده‌سازی GBM در پایتون
  • 17. تنظیم پارامترهای GBM
  • 18. کاربرد GBM در مسائل واقعی
  • 19. مقدمه‌ای بر Stacked Generalization (Stacking)
  • 20. پیاده‌سازی Stacking در پایتون
  • 21. انتخاب مدل‌های پایه برای Stacking
  • 22. انتخاب متا مدل برای Stacking
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل‌های تجمیعی
  • 24. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
  • 25. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
  • 26. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 27. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 28. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 29. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 30. روش‌های بیزی برای تنظیم ابرپارامترها
  • 31. تجمیع در مسائل پیش‌پردازش داده
  • 32. تجمیع برای کاهش ابعاد
  • 33. تجمیع برای تشخیص ناهنجاری
  • 34. تجمیع در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 35. تجمیع در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 36. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 37. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 38. پیاده‌سازی MLP با Scikit-learn
  • 39. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 41. کاربرد CNN در تحلیل تصاویر
  • 42. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 43. کاربرد RNN در تحلیل توالی‌ها
  • 44. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 46. کاربرد LLMs در وظایف NLP
  • 47. آموزش مدل‌های تجمیعی از ابتدا
  • 48. تنظیم داده‌ها برای آموزش مدل‌های تجمیعی
  • 49. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 51. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 52. حریم خصوصی داده‌ها
  • 53. امنیت داده‌ها در مدل‌های تجمیعی
  • 54. تفسیرپذیری مدل‌های تجمیعی
  • 55. روش‌های توضیح مدل (Explainable AI - XAI)
  • 56. تکنیک LIME برای تفسیر مدل
  • 57. تکنیک SHAP برای تفسیر مدل
  • 58. کاربرد تجمیع در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. طراحی سیستم‌های توصیه‌گر با رویکرد تجمیعی
  • 60. ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. تجمیع در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 62. مدل‌سازی سری زمانی با روش‌های تجمیعی
  • 63. کاربرد تجمیع در تحلیل داده‌های مکانی
  • 64. بهینه‌سازی منابع با استفاده از مدل‌های تجمیعی
  • 65. پیش‌بینی تقاضا با مدل‌های تجمیعی
  • 66. تحلیل ریسک با مدل‌های تجمیعی
  • 67. کاربرد تجمیع در کشف تقلب
  • 68. کشف تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 69. کشف تقلب در بیمه
  • 70. تجمیع در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 71. بهینه‌سازی زنجیره تأمین
  • 72. بهینه‌سازی تولید
  • 73. تجمیع در حوزه سلامت
  • 74. پیش‌بینی بیماری‌ها با مدل‌های تجمیعی
  • 75. تشخیص زودهنگام بیماری‌ها
  • 76. کاربرد تجمیع در حوزه آموزش
  • 77. شخصی‌سازی یادگیری
  • 78. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 79. تجمیع در حوزه حقوق و قضا
  • 80. تحلیل پرونده‌های قضایی
  • 81. پیش‌بینی نتایج دعاوی
  • 82. روش‌های پیشرفته در جنگل‌های تصادفی
  • 83. مدل‌های مبتنی بر Boosting پیشرفته
  • 84. روش‌های نوین در Stacking
  • 85. تجمیع مدل‌های یادگیری عمیق
  • 86. ترکیب مدل‌های کلاسیک و عمیق
  • 87. مبانی داده‌کاوی در پایتون
  • 88. استخراج قوانین وابستگی (Association Rule Mining)
  • 89. الگوریتم Apriori
  • 90. کاربرد Apriori در تحلیل سبد خرید
  • 91. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 92. الگوریتم K-Means
  • 93. کاربرد K-Means در بخش‌بندی مشتریان
  • 94. تحلیل آماری در پایتون
  • 95. آزمون‌های فرض آماری
  • 96. مفاهیم آمار توصیفی
  • 97. آمار استنباطی در پایتون
  • 98. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 99. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 100. کاربرد یادگیری تقویتی در پایتون

📚 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.