سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب آموزش کاربردی ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل داده

کتاب آموزش کاربردی ماشین بردار پشتیبان (SVM) 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 آموزش کاربردی ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مقدمه‌ای بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 5. کاربرد SVM در مسائل طبقه‌بندی
  • 6. مبانی ریاضی SVM
  • 7. فضای ویژگی و نگاشت هسته (Kernel Trick)
  • 8. هسته‌های خطی در SVM
  • 9. هسته‌های چندجمله‌ای در SVM
  • 10. هسته‌های رادیال پایه (RBF)
  • 11. هسته‌های سیگموئید در SVM
  • 12. تابع هزینه و بهینه‌سازی در SVM
  • 13. قانون منظم‌سازی (Regularization) در SVM
  • 14. مفهوم حاشیه (Margin) در SVM
  • 15. بردارهای پشتیبان (Support Vectors)
  • 16. مدل SVM با حاشیه نرم (Soft Margin SVM)
  • 17. پارامتر C و تنظیم آن در Soft Margin SVM
  • 18. بررسی انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 19. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 20. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 21. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. معیارهای ارزیابی: دقت (Accuracy)
  • 23. معیارهای ارزیابی: صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 24. معیارهای ارزیابی: امتیاز F1
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 26. رگرسیون با استفاده از SVM
  • 27. مقدمه‌ای بر رگرسیون SVM (SVR)
  • 28. پارامترهای SVR
  • 29. تنظیم پارامترهای SVR
  • 30. مقایسه SVM با سایر الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 31. کاربرد SVM در تشخیص اسپم
  • 32. کاربرد SVM در تشخیص تصویر
  • 33. کاربرد SVM در تحلیل احساسات
  • 34. کاربرد SVM در تشخیص پزشکی
  • 35. کاربرد SVM در پیش‌بینی مالی
  • 36. کاربرد SVM در پردازش زبان طبیعی
  • 37. پیاده‌سازی SVM با کتابخانه Scikit-learn
  • 38. آموزش مدل SVM با Scikit-learn
  • 39. تنظیم هایپرپارامترها در Scikit-learn
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 41. تنظیم شبکه (Grid Search) برای هایپرپارامترها
  • 42. جستجوی تصادفی (Random Search) برای هایپرپارامترها
  • 43. کاربرد SVM در مسائل چندکلاسی
  • 44. روش One-vs-Rest (OvR) برای مسائل چندکلاسی
  • 45. روش One-vs-One (OvO) برای مسائل چندکلاسی
  • 46. ملاحظات عملی در استفاده از SVM
  • 47. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 48. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 52. تحلیل متنی با استفاده از SVM
  • 53. استخراج ویژگی از متن
  • 54. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 55. کاربرد SVM در خوشه‌بندی (Clustering)
  • 56. مقدمه‌ای بر الگوریتم K-Means
  • 57. تفاوت SVM با الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 58. کاربرد SVM در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 59. مقدمه‌ای بر الگوریتم Isolation Forest
  • 60. کاربرد SVM در تشخیص تقلب
  • 61. کاربرد SVM در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. مقدمه‌ای بر سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 64. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 65. شفافیت در مدل‌های هوش مصنوعی
  • 66. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 67. مقابله با سوگیری در مدل‌های SVM
  • 68. استانداردهای حاکمیتی در هوش مصنوعی
  • 69. چارچوب‌های قانونی برای هوش مصنوعی
  • 70. امنیت داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 72. کاربرد SVM در تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 73. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع شده
  • 74. استفاده از SVM در محیط‌های ابری
  • 75. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های SVM
  • 76. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 77. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 78. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 80. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی
  • 81. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف (GNN)
  • 82. کاربرد GNN در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 83. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 84. تفاوت LLM با مدل‌های سنتی یادگیری ماشین
  • 85. کاربرد LLM در تولید متن
  • 86. کاربرد LLM در خلاصه‌سازی متن
  • 87. کاربرد LLM در ترجمه ماشینی
  • 88. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 89. ارزیابی ریسک در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 90. مستندسازی مدل‌های هوش مصنوعی
  • 91. مدیریت چرخه عمر مدل‌های هوش مصنوعی
  • 92. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 93. روندهای نوظهور در یادگیری ماشین
  • 94. تأثیر هوش مصنوعی بر صنایع مختلف
  • 95. هوش مصنوعی و نوآوری
  • 96. توسعه پایدار با هوش مصنوعی
  • 97. نقش متخصصان هوش مصنوعی در جامعه
  • 98. آموزش مداوم در حوزه هوش مصنوعی
  • 99. اخلاق حرفه‌ای در هوش مصنوعی
  • 100. اهمیت همکاری‌های علمی در هوش مصنوعی

📚 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.