سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با رویکردهای نوین یادگیری ماشین

کتاب تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با رویکردهای نوین یادگیری ماشین

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 تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی با رویکردهای نوین یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: تحلیل پیشرفته سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم پایه سری‌های زمانی: روند، فصلیت، و نوسان
  • 3. تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی: مدل‌های کلاسیک
  • 4. مدل‌های میانگین متحرک (MA)
  • 5. مدل‌های خودرگرسیو (AR)
  • 6. مدل‌های خودرگرسیو میانگین متحرک (ARMA)
  • 7. مدل‌های خودرگرسیو یکپارچه میانگین متحرک (ARIMA)
  • 8. شناسایی مدل‌های ARIMA: آزمون‌های آماری
  • 9. برآورد پارامترهای مدل‌های ARIMA
  • 10. ارزیابی و انتخاب مدل‌های ARIMA
  • 11. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 12. تحلیل سری‌های زمانی فصلی: مدل‌های SARIMA
  • 13. شناسایی، برآورد و پیش‌بینی با SARIMA
  • 14. مدل‌های سری زمانی با متغیرهای خارجی (ARIMAX)
  • 15. روش‌های تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی چندمتغیره
  • 16. مدل‌های برداری خودرگرسیو (VAR)
  • 17. تحلیل هم‌انباشتگی (Cointegration)
  • 18. مدل‌های تصحیح خطا (ECM)
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
  • 20. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای سری‌های زمانی
  • 21. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 22. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت طولانی (LSTM)
  • 23. شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (GRU)
  • 24. کاربرد LSTM و GRU در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 25. مدل‌های کانولوشنال (CNN) برای سری‌های زمانی
  • 26. مدل‌های ترکیبی یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
  • 27. یادگیری عمیق در تحلیل سری‌های زمانی
  • 28. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 29. مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
  • 30. مقایسه مدل‌های کلاسیک و یادگیری ماشین در سری‌های زمانی
  • 31. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 32. معیارهای ارزیابی: MAE، MSE، RMSE، MAPE
  • 33. اعتبارسنجی متقابل برای سری‌های زمانی
  • 34. تکنیک‌های تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. استفاده از ابزارهای متن‌باز برای تحلیل سری‌های زمانی (پایتون)
  • 36. کتابخانه Pandas برای سری‌های زمانی
  • 37. کتابخانه Statsmodels برای مدل‌های آماری
  • 38. کتابخانه Scikit-learn برای یادگیری ماشین
  • 39. کتابخانه TensorFlow و Keras برای یادگیری عمیق
  • 40. کتابخانه PyTorch برای یادگیری عمیق
  • 41. کاربرد عملی تحلیل سری‌های زمانی در اقتصاد
  • 42. پیش‌بینی قیمت سهام و بازارهای مالی (با رویکرد تحلیلی و نه سرمایه‌گذاری)
  • 43. تحلیل و پیش‌بینی شاخص‌های اقتصادی کلان
  • 44. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه انرژی
  • 45. پیش‌بینی تقاضا و عرضه انرژی
  • 46. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه بهداشت و درمان
  • 47. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 48. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه صنعت
  • 49. پیش‌بینی تقاضا و تولید
  • 50. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه حمل و نقل
  • 51. بهینه‌سازی مسیرها و مدیریت ترافیک
  • 52. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه محیط زیست
  • 53. پیش‌بینی تغییرات آب و هوایی و آلودگی هوا
  • 54. استفاده از سری‌های زمانی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 55. تحلیل رفتار کاربران و پیش‌بینی علایق
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و کاربرد آن در سری‌های زمانی
  • 57. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 58. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 59. تحلیل سری‌های زمانی غیرخطی
  • 60. روش‌های تشخیص و مدل‌سازی غیرخطی بودن
  • 61. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی عمیق برای سری‌های زمانی غیرخطی
  • 62. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های گمشده
  • 63. روش‌های مقابله با داده‌های گمشده
  • 64. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های نامنظم
  • 65. مدل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین برای داده‌های نامنظم
  • 66. تحلیل سری‌های زمانی با داده‌های حجیم (Big Data)
  • 67. معماری‌های پردازش توزیع‌شده برای سری‌های زمانی
  • 68. استفاده از Spark برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 69. مدل‌سازی سری‌های زمانی با داده‌های فضایی-زمانی
  • 70. تحلیل و پیش‌بینی پدیده‌های فضایی-زمانی
  • 71. کاربرد مدل‌های سری زمانی در هوش تجاری (BI)
  • 72. تحلیل روندها و الگوهای کسب و کار
  • 73. مدل‌سازی و پیش‌بینی فروش
  • 74. تحلیل سری‌های زمانی در حوزه مالی اسلامی
  • 75. مدل‌سازی ریسک در بازارهای مالی اسلامی
  • 76. تحلیل و پیش‌بینی بازده دارایی‌های اسلامی
  • 77. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 78. کاربرد تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 79. کاربرد تشخیص ناهنجاری در نظارت صنعتی
  • 80. روش‌های پیشرفته پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 81. مدل‌های مبتنی بر توجه (Attention Mechanisms)
  • 82. شبکه‌های ترنسفورمر (Transformer Networks) برای سری‌های زمانی
  • 83. پیش‌بینی سری‌های زمانی با عدم قطعیت
  • 84. مدل‌سازی عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 85. ارائه بازه‌های اطمینان برای پیش‌بینی‌ها
  • 86. کاربرد تحلیل سری‌های زمانی در تحقیقات علمی
  • 87. تحلیل داده‌های حاصل از آزمایش‌ها
  • 88. مدل‌سازی پدیده‌های علمی
  • 89. اخلاق در تحلیل سری‌های زمانی و هوش مصنوعی
  • 90. مسئولیت‌پذیری در مدل‌های پیش‌بینی
  • 91. حفظ حریم خصوصی در داده‌های سری زمانی
  • 92. ملاحظات قانونی در استفاده از داده‌های سری زمانی
  • 93. آینده تحلیل سری‌های زمانی و یادگیری ماشین
  • 94. روندهای نوظهور در حوزه سری‌های زمانی
  • 95. چالش‌های آینده در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 96. جمع‌بندی و نگاهی به جلو

📚 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.