سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی مدل‌ها با روش‌های تجمیعی در پایتون

کتاب بهینه‌سازی مدل‌ها با روش‌های تجمیعی در پایتون

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 بهینه‌سازی مدل‌ها با روش‌های تجمیعی در پایتون

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش‌های تجمیعی در علم داده
  • 2. مبانی طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 3. مفهوم بایاس و واریانس در مدل‌ها
  • 4. روش‌های مبتنی بر Bagging
  • 5. درختان تصمیم و مبانی آن
  • 6. پیاده‌سازی Bagging با Scikit-learn
  • 7. مزایا و معایب Bagging
  • 8. روش‌های مبتنی بر Boosting
  • 9. مبانی Boosting و یادگیری تدریجی
  • 10. الگوریتم AdaBoost
  • 11. پیاده‌سازی AdaBoost با Scikit-learn
  • 12. الگوریتم Gradient Boosting
  • 13. پیاده‌سازی Gradient Boosting با Scikit-learn
  • 14. کاربرد Gradient Boosting در طبقه‌بندی
  • 15. کاربرد Gradient Boosting در رگرسیون
  • 16. الگوریتم XGBoost و بهینه‌سازی آن
  • 17. پیاده‌سازی XGBoost با Scikit-learn
  • 18. تنظیم پارامترهای XGBoost
  • 19. الگوریتم LightGBM و کارایی آن
  • 20. پیاده‌سازی LightGBM با Scikit-learn
  • 21. مقایسه XGBoost و LightGBM
  • 22. الگوریتم CatBoost و ویژگی‌های آن
  • 23. پیاده‌سازی CatBoost با Scikit-learn
  • 24. روش‌های مبتنی بر Stacking
  • 25. مفهوم Stacking و لایه‌های آن
  • 26. پیاده‌سازی Stacking با Scikit-learn
  • 27. انتخاب مدل پایه برای Stacking
  • 28. انتخاب متا-مدل برای Stacking
  • 29. ارزیابی مدل‌های تجمیعی
  • 30. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی
  • 31. معیارهای ارزیابی در رگرسیون
  • 32. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 33. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 35. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 36. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 37. کاربرد روش‌های تجمیعی در تشخیص ناهنجاری
  • 38. کاربرد روش‌های تجمیعی در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 39. کاربرد روش‌های تجمیعی در پردازش تصویر
  • 40. کاربرد روش‌های تجمیعی در پردازش زبان طبیعی
  • 41. روش‌های تجمیعی برای داده‌های نامتعادل
  • 42. تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌های نامتعادل
  • 43. استفاده از روش‌های تجمیعی با داده‌های نامتعادل
  • 44. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 45. حریم خصوصی داده‌ها و حفاظت از اطلاعات
  • 46. بی‌طرفی الگوریتم‌ها و جلوگیری از تبعیض
  • 47. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 48. مفاهیم پایه یادگیری عمیق
  • 49. شبکه‌های عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 50. پیاده‌سازی MLP با TensorFlow/Keras
  • 51. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 52. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 53. پیاده‌سازی CNN با TensorFlow/Keras
  • 54. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 55. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 56. پیاده‌سازی RNN با TensorFlow/Keras
  • 57. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer)
  • 58. کاربرد Transformer در NLP
  • 59. پیاده‌سازی Transformer با TensorFlow/Keras
  • 60. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 61. کاربرد Transfer Learning در طبقه‌بندی تصویر
  • 62. کاربرد Transfer Learning در NLP
  • 63. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 64. مبانی یادگیری تقویتی
  • 65. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 66. الگوریتم Deep Q-Networks (DQN)
  • 67. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 68. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 69. مفاهیم پیشرفته در یادگیری ماشین
  • 70. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Learning)
  • 71. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 72. یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 73. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (XAI)
  • 74. روش‌های LIME و SHAP
  • 75. تکنیک‌های کاهش ابعاد پیشرفته
  • 76. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 77. تجزیه مقدار منفرد (SVD)
  • 78. منیفلد لرنینگ (Manifold Learning)
  • 79. کاربرد روش‌های تجمیعی در مهندسی ویژگی
  • 80. بهینه‌سازی فرآیند مهندسی ویژگی
  • 81. ارتباط بین روش‌های تجمیعی و یادگیری عمیق
  • 82. ترکیب مدل‌های سنتی و یادگیری عمیق
  • 83. مدل‌های ترکیبی برای مسائل پیچیده
  • 84. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها در مقیاس بزرگ
  • 85. استفاده از پردازش توزیع‌شده
  • 86. مدیریت چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 88. نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
  • 89. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 90. استفاده از پلتفرم‌های MLOps
  • 91. مطالعات موردی پیشرفته در علم داده
  • 92. تحلیل داده‌های سلامت با روش‌های تجمیعی
  • 93. پیش‌بینی ریسک اعتباری با مدل‌های تجمیعی
  • 94. کاربرد روش‌های تجمیعی در تحلیل بازار سهام
  • 95. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با علم داده
  • 96. مدل‌سازی رفتار مشتری با یادگیری ماشین
  • 97. تحلیل احساسات با استفاده از NLP و روش‌های تجمیعی
  • 98. کاربرد روش‌های تجمیعی در بهینه‌سازی انرژی
  • 99. علم داده در حوزه حکمرانی و خدمات عمومی
  • 100. آینده علم داده و یادگیری ماشین

📚 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.