سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای یادگیری ماشین

کتاب پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای 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 پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در حوزه سلامت

موضوع میانی: تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سلامت با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده در حوزه سلامت
  • 2. مبانی یادگیری ماشین در سلامت
  • 3. انواع داده‌های سلامت
  • 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های سلامت
  • 5. پاکسازی داده‌های سلامت
  • 6. مدیریت داده‌های گم‌شده در سلامت
  • 7. مهندسی ویژگی برای داده‌های سلامت
  • 8. شناخت داده‌های بیمه درمانی
  • 9. مفاهیم پایه‌ای حق بیمه سلامت
  • 10. مدل‌های سنتی پیش‌بینی حق بیمه
  • 11. معرفی کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
  • 12. کار با DataFrames در Pandas
  • 13. عملیات روی ستون‌ها و ردیف‌ها
  • 14. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
  • 15. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها
  • 16. یادگیری ماشین نظارت‌شده
  • 17. انواع مسائل یادگیری ماشین
  • 18. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
  • 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 20. معرفی کتابخانه Scikit-learn
  • 21. آماده‌سازی داده‌ها برای Scikit-learn
  • 22. مدل‌های رگرسیون پیشرفته
  • 23. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 24. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون
  • 25. درختان تصمیم برای رگرسیون
  • 26. جنگل‌های تصادفی برای رگرسیون
  • 27. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 28. مدل‌های یادگیری عمیق
  • 29. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
  • 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
  • 32. کاربرد یادگیری عمیق در سلامت
  • 33. معرفی داده‌های بیمه سلامت از کتاب مرجع
  • 34. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 35. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
  • 36. تحلیل همبستگی بین ویژگی‌ها
  • 37. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
  • 38. پیش‌پردازش داده‌های بیمه سلامت
  • 39. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Scaling)
  • 40. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 41. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 43. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 44. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 45. روش‌های مبتنی بر فیلتر
  • 46. روش‌های مبتنی بر Wrapper
  • 47. روش‌های مبتنی بر Embedded
  • 48. پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی
  • 49. آموزش مدل رگرسیون خطی
  • 50. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 51. پیاده‌سازی مدل درخت تصمیم
  • 52. آموزش مدل درخت تصمیم
  • 53. ارزیابی مدل درخت تصمیم
  • 54. پیاده‌سازی مدل جنگل تصادفی
  • 55. آموزش مدل جنگل تصادفی
  • 56. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
  • 57. پیاده‌سازی مدل SVM برای رگرسیون
  • 58. آموزش مدل SVM
  • 59. ارزیابی مدل SVM
  • 60. پیاده‌سازی مدل‌های Boosting
  • 61. آموزش مدل‌های Boosting
  • 62. ارزیابی مدل‌های Boosting
  • 63. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 64. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 65. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 66. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 67. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل
  • 68. ارزیابی نهایی مدل‌ها
  • 69. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 70. انتخاب بهترین مدل
  • 71. پیش‌بینی حق بیمه بر اساس مدل منتخب
  • 72. کاربرد مدل در تصمیم‌گیری‌های بیمه‌ای
  • 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی سلامت
  • 74. حریم خصوصی داده‌های بیماران
  • 75. امنیت داده‌های سلامت
  • 76. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 77. محدودیت‌های مدل‌های پیش‌بینی
  • 78. آینده یادگیری ماشین در بیمه سلامت
  • 79. نوآوری‌های جدید در تحلیل داده سلامت
  • 80. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 81. راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 82. توسعه مدل‌های پیش‌بینی پویا
  • 83. نقش هوش مصنوعی در مدیریت ریسک بیمه
  • 84. کاربرد در کشف تقلب در بیمه
  • 85. پردازش زبان طبیعی (NLP) در اسناد سلامت
  • 86. تحلیل احساسات در بازخورد بیماران
  • 87. سیستم‌های توصیه‌گر در سلامت
  • 88. مدل‌سازی احتمال ابتلا به بیماری
  • 89. پیش‌بینی هزینه‌های درمانی
  • 90. کاربرد در بهینه‌سازی منابع بیمارستانی
  • 91. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی سلامت
  • 92. یادگیری تقویتی در مدیریت سلامت
  • 93. یادگیری ناظرشده با کمترین نمونه (Few-shot learning)
  • 94. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 95. مدل‌های گراف در تحلیل داده سلامت
  • 96. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 97. پروژه‌های عملی در حوزه سلامت
  • 98. تحلیل داده‌های بالینی
  • 99. پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 100. مدل‌سازی اپیدمی‌ها

📚 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.