, ,

کتاب مبانی مدل‌سازی یادگیری ماشین با Sklearn

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 مبانی مدل‌سازی یادگیری ماشین با Sklearn

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی

🎓 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. مقدمه بر علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با کتابخانه Sklearn
  • 3. نصب و پیکربندی Sklearn
  • 4. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 5. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 7. پاکسازی داده‌ها
  • 8. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 9. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 10. تقسیم داده‌ها به مجموعه آموزش و آزمون
  • 11. ارزیابی مدل‌ها
  • 12. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 13. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 14. ماتریس درهم‌ریختگی
  • 15. اعتبارسنجی متقابل
  • 16. مدل‌های رگرسیون خطی
  • 17. رگرسیون خطی ساده
  • 18. رگرسیون خطی چندگانه
  • 19. تنظیم گرادیان
  • 20. مدل‌های رگرسیون چندجمله‌ای
  • 21. مدل‌های طبقه‌بندی
  • 22. رگرسیون لجستیک
  • 23. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 24. درختان تصمیم
  • 25. جنگل‌های تصادفی
  • 26. مدل‌های خوشه‌بندی
  • 27. K-Means
  • 28. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 29. DBSCAN
  • 30. مدل‌های کاهش ابعاد
  • 31. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 32. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 33. نمودار t-SNE
  • 34. مدل‌های انتخاب ویژگی
  • 35. فیلترهای مبتنی بر معیار
  • 36. ویژگی‌های جاسازی شده
  • 37. انتخاب مبتنی بر مدل
  • 38. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 39. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی
  • 40. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 41. توابع فعال‌سازی
  • 42. پس‌انتشار خطا
  • 43. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 44. بهینه‌سازها (Adam, SGD)
  • 45. تنظیم نرخ یادگیری
  • 46. تنظیم‌کننده‌ها (L1, L2)
  • 47. کاهش نرخ یادگیری
  • 48. مدل‌های پیچیده‌تر شبکه عصبی
  • 49. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 50. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 51. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (LSTM)
  • 52. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه (GRU)
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. نمایش متن (Bag-of-Words)
  • 55. TF-IDF
  • 56. جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 57. مدل‌های زبانی
  • 58. مدل‌های ترنسفورمر (مقدماتی)
  • 59. کاربرد مدل‌های ترنسفورمر
  • 60. تنظیم دقیق مدل‌های ترنسفورمر
  • 61. مدل‌های پیش‌ساخته (Pre-trained Models)
  • 62. کاربرد مدل‌های پیش‌ساخته
  • 63. تکنیک‌های پیشرفته در Sklearn
  • 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 65. یادگیری تقویتی (مقدماتی)
  • 66. کاربرد یادگیری تقویتی
  • 67. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 68. Bagging
  • 69. Boosting (AdaBoost, Gradient Boosting)
  • 70. Stacking
  • 71. مدل‌های یادگیری نیمه‌نظارت شده
  • 72. مدل‌های یادگیری خودنظارت شده
  • 73. مدل‌های یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 74. مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 75. مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 76. مدل‌های پردازش تصویر
  • 77. کاربرد Sklearn در پروژه‌های واقعی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 79. حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. امنیت مدل‌ها
  • 81. قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 82. سوگیری در مدل‌ها
  • 83. کاربرد هوش مصنوعی در اقتصاد اسلامی
  • 84. کاربرد هوش مصنوعی در بانکداری بدون ربا
  • 85. کاربرد هوش مصنوعی در بیمه اسلامی
  • 86. کاربرد هوش مصنوعی در توسعه پایدار
  • 87. کاربرد هوش مصنوعی در سلامت
  • 88. کاربرد هوش مصنوعی در آموزش
  • 89. کاربرد هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 90. کاربرد هوش مصنوعی در مدیریت شهری
  • 91. کاربرد هوش مصنوعی در صنعت
  • 92. کاربرد هوش مصنوعی در تحقیقات علمی
  • 93. کاربرد هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 94. کاربرد هوش مصنوعی در پیش‌بینی روند بازار
  • 95. کاربرد هوش مصنوعی در تحلیل داده‌های اجتماعی
  • 96. کاربرد هوش مصنوعی در بهبود کیفیت زندگی
  • 97. کاربرد هوش مصنوعی در ارتقاء امنیت
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در دستیابی به دانش
  • 99. مدیریت پروژه در علم داده
  • 100. اصول مهندسی نرم‌افزار برای علم داده

📚 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 مبانی مدل‌سازی یادگیری ماشین با Sklearn”

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

پیمایش به بالا