سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی و ارزیابی مدل‌ها با پایتون: کاربردها و تکنیک‌ها

کتاب پیش‌بینی و ارزیابی مدل‌ها با پایتون: کاربردها و تکنیک‌ها

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 پیش‌بینی و ارزیابی مدل‌ها با پایتون: کاربردها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و مدل‌سازی پیش‌بینانه
  • 2. آشنایی با پایتون برای علم داده
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه پایتون
  • 4. مفاهیم پایه آماری در مدل‌سازی
  • 5. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 6. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 7. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مرتبط
  • 8. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 9. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 10. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارها
  • 12. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 13. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، فراخوانی، F1-score
  • 14. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 15. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم با پایتون
  • 16. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 17. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی با پایتون
  • 18. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. پیاده‌سازی SVM با پایتون
  • 20. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 21. K-Means Clustering در پایتون
  • 22. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 23. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 24. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در پایتون
  • 25. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی سری‌های زمانی
  • 26. آشنایی با کتابخانه Statsmodels
  • 27. مدل‌های ARIMA برای پیش‌بینی
  • 28. پیاده‌سازی مدل‌های سری زمانی با پایتون
  • 29. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 30. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 31. پیاده‌سازی MLP با TensorFlow/Keras
  • 32. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تصاویر
  • 34. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow/Keras
  • 35. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای دنباله‌ها
  • 36. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow/Keras
  • 37. مدل‌های ترنسفورمر و کاربردهای آن‌ها
  • 38. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 39. تحلیل احساسات با پایتون
  • 40. مدل‌سازی موضوعی با پایتون
  • 41. سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 42. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده
  • 43. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 44. الگوریتم‌های Q-Learning و Deep Q-Networks (DQN)
  • 45. مقدمه‌ای بر مدل‌های گراف
  • 46. یادگیری روی گراف‌ها (GNNs)
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در کسب‌وکار
  • 48. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در بازاریابی
  • 49. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در مالی
  • 50. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در بهداشت و درمان
  • 51. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینانه در تولید
  • 52. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای تشخیص تقلب
  • 53. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای پیش‌بینی تقاضا
  • 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 55. مقدمه‌ای بر ارزیابی و انتخاب مدل
  • 56. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 57. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 58. روش‌های Grid Search و Random Search
  • 59. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 60. کاربرد یادگیری انتقالی در بینایی ماشین
  • 61. کاربرد یادگیری انتقالی در NLP
  • 62. مقدمه‌ای بر مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 63. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 64. پیاده‌سازی GANs با پایتون
  • 65. مدل‌های انتشار (Diffusion Models)
  • 66. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی اخلاقی
  • 67. مسائل حریم خصوصی در علم داده
  • 68. سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 69. شفافیت و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 70. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 71. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی (Deployment)
  • 72. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 73. مقدمه‌ای بر داده‌های حجیم (Big Data)
  • 74. آشنایی با اکوسیستم Hadoop
  • 75. کاربرد Spark در علم داده
  • 76. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده NoSQL
  • 77. کاربرد پایگاه‌های داده NoSQL در علم داده
  • 78. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری برای علم داده
  • 79. استفاده از AWS/Azure/GCP برای پروژه‌های علم داده
  • 80. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 81. کاربرد یادگیری فدرال در حفظ حریم خصوصی
  • 82. مقدمه‌ای بر توضیح‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 83. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 84. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه سلامت
  • 85. تشخیص بیماری با هوش مصنوعی
  • 86. پیش‌بینی روند بیماری‌ها
  • 87. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه انرژی
  • 88. پیش‌بینی مصرف انرژی
  • 89. بهینه‌سازی تولید انرژی
  • 90. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه حمل‌ونقل
  • 91. پیش‌بینی ترافیک
  • 92. بهینه‌سازی مسیرها
  • 93. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه کشاورزی
  • 94. پیش‌بینی عملکرد محصولات
  • 95. مدیریت بهینه منابع
  • 96. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه آموزش
  • 97. شخصی‌سازی یادگیری
  • 98. پیش‌بینی موفقیت تحصیلی
  • 99. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینانه در حوزه حقوقی
  • 100. تحلیل اسناد حقوقی

📚 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.