سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های نوین و کارآمد برای شناسایی ناهنجاری در سیستم‌ها

کتاب روش‌های نوین و کارآمد برای شناسایی ناهنجاری در سیستم‌ها

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 نوین و کارآمد برای شناسایی ناهنجاری در سیستم‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و علم داده

موضوع میانی: کشف الگوهای غیرعادی در داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر شناسایی ناهنجاری در سیستم‌های داده‌محور
  • 2. مبانی و اهمیت کشف الگوهای غیرعادی
  • 3. انواع ناهنجاری‌ها و طبقه‌بندی آن‌ها
  • 4. چالش‌های شناسایی ناهنجاری در داده‌های بزرگ
  • 5. معرفی روش‌های بدون یادگیری ماشین برای کشف ناهنجاری
  • 6. مفهوم فاصله اقلیدسی و کاربرد آن در شناسایی ناهنجاری
  • 7. محاسبه فاصله میان داده‌ها به روش‌های مختلف
  • 8. استفاده از فاصله‌یابی برای یافتن نقاط پرت
  • 9. خوشه‌بندی داده‌ها و شناسایی نقاط خارج از خوشه‌ها
  • 10. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری
  • 11. بهینه‌سازی پارامتر K در الگوریتم K-Means
  • 12. معرفی الگوریتم DBSCAN برای خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
  • 13. تشخیص ناهنجاری با استفاده از چگالی نقاط در DBSCAN
  • 14. مزایا و معایب روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 15. محدودیت‌های روش‌های فاصله در داده‌های با ابعاد بالا
  • 16. معرفی روش‌های مبتنی بر مدل برای شناسایی ناهنجاری
  • 17. مدل‌سازی داده‌های نرمال و شناسایی انحراف از مدل
  • 18. استفاده از توزیع‌های آماری برای مدل‌سازی داده‌ها
  • 19. تشخیص ناهنجاری با استفاده از انحراف از توزیع نرمال
  • 20. معرفی روش‌های مبتنی بر رگرسیون برای کشف ناهنجاری
  • 21. مدل‌سازی روابط خطی بین متغیرها
  • 22. شناسایی نقاطی که از خط رگرسیون منحرف می‌شوند
  • 23. کاربرد رگرسیون خطی ساده در شناسایی ناهنجاری
  • 24. کاربرد رگرسیون چندگانه در شناسایی ناهنجاری
  • 25. معرفی روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم برای شناسایی ناهنجاری
  • 26. ساخت درخت تصمیم برای طبقه‌بندی داده‌ها
  • 27. استفاده از درخت تصمیم برای یافتن نقاط پرت
  • 28. معرفی الگوریتم Isolation Forest
  • 29. نحوه کار Isolation Forest برای جداسازی ناهنجاری‌ها
  • 30. مزایای Isolation Forest در مقایسه با روش‌های دیگر
  • 31. معرفی روش‌های مبتنی بر آنالیز مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از PCA
  • 33. شناسایی ناهنجاری در فضای کاهش‌یافته
  • 34. کاربرد PCA در شناسایی ناهنجاری در داده‌های پربعد
  • 35. معرفی روش‌های مبتنی بر آنالیز مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 36. جداسازی سیگنال‌های مستقل در داده‌ها
  • 37. شناسایی ناهنجاری با استفاده از ICA
  • 38. مقایسه PCA و ICA در کاربردهای شناسایی ناهنجاری
  • 39. معرفی روش‌های مبتنی بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 40. ویژگی‌های سری‌های زمانی و الگوهای رایج
  • 41. شناسایی ناهنجاری‌های نقطه‌ای در سری‌های زمانی
  • 42. شناسایی ناهنجاری‌های بافت‌دار در سری‌های زمانی
  • 43. مدل‌سازی ARIMA برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 44. تشخیص ناهنجاری با استفاده از مدل ARIMA
  • 45. معرفی روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی (بدون یادگیری عمیق)
  • 46. مبانی شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 47. استفاده از MLP برای یادگیری الگوهای داده
  • 48. تشخیص ناهنجاری با استفاده از MLP
  • 49. معرفی شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سری‌های زمانی
  • 50. کاربرد RNN در پیش‌بینی و شناسایی انحراف
  • 51. معرفی Autoencoders برای یادگیری نمایش فشرده داده‌ها
  • 52. استفاده از Autoencoders برای بازسازی و تشخیص ناهنجاری
  • 53. بهینه‌سازی معماری Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری
  • 54. معرفی روش‌های آماری پیشرفته برای شناسایی ناهنجاری
  • 55. آزمون‌های فرض آماری برای تشخیص انحراف
  • 56. روش‌های مبتنی بر احتمال برای شناسایی ناهنجاری
  • 57. کاربرد بیز و قضیه بیز در شناسایی ناهنجاری
  • 58. معرفی مفهوم انحراف معیار و کاربرد آن
  • 59. شناسایی ناهنجاری با استفاده از انحراف معیار
  • 60. معرفی مفهوم چارک و فاصله‌ی بین چارکی
  • 61. تشخیص ناهنجاری با استفاده از IQR
  • 62. معرفی روش‌های مبتنی بر فاصله‌ی Mahalanobis
  • 63. اندازه‌گیری فاصله با در نظر گرفتن همبستگی متغیرها
  • 64. کاربرد فاصله‌ی Mahalanobis در شناسایی ناهنجاری
  • 65. معرفی روش‌های مبتنی بر شمارش لایه‌ها (Layer Counting)
  • 66. مفهوم شمارش لایه‌ها در داده‌های ساختاریافته
  • 67. شناسایی ناهنجاری با استفاده از شمارش لایه‌ها
  • 68. معرفی روش‌های مبتنی بر فاصله‌ی لایه‌ها (Layer Distance)
  • 69. محاسبه فاصله‌ی بین لایه‌ها در داده‌ها
  • 70. کاربرد فاصله‌ی لایه‌ها در شناسایی ناهنجاری
  • 71. معرفی روش‌های مبتنی بر تحلیل نمودار (Graph Analysis)
  • 72. مبانی تحلیل نمودار و انواع گراف‌ها
  • 73. شناسایی ناهنجاری در ساختارهای گرافی
  • 74. الگوریتم‌های کشف ناهنجاری در گراف‌ها
  • 75. معرفی روش‌های مبتنی بر شمارش همسایگی (Neighbor Counting)
  • 76. تحلیل تعداد همسایگان یک گره در گراف
  • 77. شناسایی ناهنجاری با شمارش همسایگی
  • 78. معرفی روش‌های مبتنی بر فاصله‌ی گرافی (Graph Distance)
  • 79. محاسبه کوتاه‌ترین مسیر بین گره‌ها در گراف
  • 80. کاربرد فاصله‌ی گرافی در شناسایی ناهنجاری
  • 81. معرفی روش‌های مبتنی بر تحلیل جریان (Flow Analysis)
  • 82. مدل‌سازی جریان داده‌ها در سیستم‌ها
  • 83. شناسایی ناهنجاری در الگوهای جریان
  • 84. معرفی روش‌های مبتنی بر شمارش جریان (Flow Counting)
  • 85. اندازه‌گیری حجم جریان داده‌ها
  • 86. تشخیص ناهنجاری با شمارش جریان
  • 87. معرفی روش‌های مبتنی بر فاصله‌ی جریان (Flow Distance)
  • 88. محاسبه فاصله بین الگوهای جریان
  • 89. کاربرد فاصله‌ی جریان در شناسایی ناهنجاری
  • 90. معرفی رویکردهای ترکیبی برای شناسایی ناهنجاری
  • 91. ترکیب روش‌های مبتنی بر فاصله و مدل
  • 92. ترکیب روش‌های آماری و یادگیری بدون ماشین
  • 93. ارزیابی عملکرد روش‌های شناسایی ناهنجاری
  • 94. معیارهای سنجش دقت و کارایی
  • 95. انتخاب روش مناسب بر اساس نوع داده و مسئله
  • 96. کاربرد عملی شناسایی ناهنجاری در صنایع مختلف
  • 97. شناسایی تقلب در تراکنش‌های بانکی
  • 98. تشخیص نفوذ در شبکه‌های کامپیوتری
  • 99. نظارت بر سلامت تجهیزات صنعتی
  • 100. شناسایی ناهنجاری در داده‌های پزشکی

📚 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.