, ,

کتاب پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای یادگیری ماشین

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 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

🎓 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. 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای یادگیری ماشین”

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

پیمایش به بالا