, ,

کتاب کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل داده با R

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل داده با R

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری نظارت نشده
  • 6. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
  • 7. مقدمه‌ای بر رگرسیون
  • 8. داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 10. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 11. نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. بررسی داده‌های گم‌شده
  • 13. مهندسی ویژگی
  • 14. انتخاب ویژگی
  • 15. کاهش ابعاد
  • 16. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 18. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. مفهوم ابرصفحه جداکننده
  • 20. حاشیه در SVM
  • 21. هسته‌های SVM
  • 22. هسته خطی
  • 23. هسته چندجمله‌ای
  • 24. هسته تابع پایه شعاعی (RBF)
  • 25. هسته سیگموئید
  • 26. انتخاب هسته مناسب
  • 27. پیاده‌سازی SVM در R
  • 28. کتابخانه e1071
  • 29. تابع `svm()`
  • 30. تنظیم پارامترهای SVM
  • 31. تنظیم پارامتر C (جریمه)
  • 32. تنظیم پارامتر گاما
  • 33. اعتبارسنجی متقابل
  • 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 35. بهینه‌سازی فراپارامترها
  • 36. کاربرد SVM در طبقه‌بندی
  • 37. طبقه‌بندی با هسته خطی
  • 38. طبقه‌بندی با هسته RBF
  • 39. طبقه‌بندی دودویی
  • 40. طبقه‌بندی چندکلاسه
  • 41. استراتژی One-vs-Rest (OvR)
  • 42. استراتژی One-vs-One (OvO)
  • 43. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 44. دقت (Accuracy)
  • 45. صحت (Precision)
  • 46. بازیابی (Recall)
  • 47. امتیاز F1
  • 48. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 49. منحنی ROC و AUC
  • 50. کاربرد SVM در رگرسیون
  • 51. رگرسیون بردار پشتیبان (SVR)
  • 52. تنظیم پارامترهای SVR
  • 53. هسته‌های SVR
  • 54. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 55. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 56. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 57. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 58. ضریب تعیین (R-squared)
  • 59. SVM برای داده‌های غیرخطی
  • 60. تشخیص اسپم با SVM
  • 61. طبقه‌بندی تصاویر با SVM
  • 62. تحلیل احساسات با SVM
  • 63. پیش‌بینی قیمت با SVR
  • 64. تشخیص تقلب با SVM
  • 65. کاربرد SVM در تشخیص ناهنجاری
  • 66. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
  • 67. SVM برای یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 68. ملاحظات عملی در استفاده از SVM
  • 69. مقایسه SVM با الگوریتم‌های دیگر
  • 70. نکات پیشرفته در SVM
  • 71. تفسیرپذیری مدل‌های SVM
  • 72. نکات امنیتی در تحلیل داده
  • 73. حریم خصوصی داده‌ها
  • 74. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 75. قوانین و مقررات داده‌ها در ایران
  • 76. مدیریت داده‌های حجیم
  • 77. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 78. مراحل داده‌کاوی
  • 79. قوانین داده در ایران
  • 80. امنیت داده‌ها در سامانه آموزشی
  • 81. ملاحظات حقوقی در پردازش داده
  • 82. حفاظت از داده‌های کاربران
  • 83. داده‌های حساس و طبقه‌بندی آن‌ها
  • 84. مقررات مربوط به داده‌های شخصی
  • 85. رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده
  • 86. ارتباط با داده‌های کلان (Big Data)
  • 87. کاربرد داده‌کاوی در صنایع ایران
  • 88. تحلیل داده‌های مالی با رویکرد اسلامی
  • 89. مبانی اقتصاد اسلامی در تحلیل داده
  • 90. مدل‌های پیش‌بینی در چارچوب اقتصاد مقاومتی
  • 91. کاربرد تحلیل داده در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 92. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 93. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه
  • 94. پس‌انتشار خطا
  • 95. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 96. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 97. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 98. کاربرد شبکه‌های عصبی در پردازش زبان طبیعی
  • 99. پایان‌نامه و پروژه‌های کاربردی
  • 100. مستندسازی فنی پروژه‌ها

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل داده با R”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا