سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب افزایش دقت و اطمینان مدل‌های یادگیری ماشین با تکنیک‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در جاوا

کتاب افزایش دقت و اطمینان مدل‌های یادگیری ماشین با تکنیک‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در جاوا

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 افزایش دقت و اطمینان مدل‌های یادگیری ماشین با تکنیک‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در جاوا

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. مفاهیم اساسی مدل‌های پیش‌بینی‌گر
  • 4. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده و بدون نظارت
  • 5. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 7. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 8. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 9. روش‌های مقابله با بیش‌برازش
  • 10. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 11. اهمیت تکنیک‌های ترکیبی در یادگیری ماشین
  • 12. دسته‌بندی تکنیک‌های ترکیبی
  • 13. مفهوم Bagging
  • 14. پیاده‌سازی Bagging در جاوا
  • 15. مثال عملی Bagging با درخت تصمیم
  • 16. کاربرد Bagging در مسائل طبقه‌بندی
  • 17. کاربرد Bagging در مسائل رگرسیون
  • 18. مفهوم Boosting
  • 19. الگوریتم AdaBoost
  • 20. پیاده‌سازی AdaBoost در جاوا
  • 21. مثال عملی AdaBoost با درخت تصمیم ضعیف
  • 22. کاربرد AdaBoost در مسائل طبقه‌بندی
  • 23. مفهوم Gradient Boosting
  • 24. پیاده‌سازی Gradient Boosting در جاوا
  • 25. الگوریتم XGBoost
  • 26. کاربردهای XGBoost
  • 27. مفهوم Stacking (Stacked Generalization)
  • 28. پیاده‌سازی Stacking در جاوا
  • 29. انتخاب مدل‌های پایه در Stacking
  • 30. انتخاب متا-مدل در Stacking
  • 31. مفهوم Random Forests
  • 32. نحوه عملکرد Random Forests
  • 33. پیاده‌سازی Random Forests در جاوا
  • 34. مزایای Random Forests
  • 35. معایب Random Forests
  • 36. مقایسه Bagging و Boosting
  • 37. کاربرد تکنیک‌های ترکیبی در پردازش زبان طبیعی
  • 38. کاربرد تکنیک‌های ترکیبی در بینایی ماشین
  • 39. کاربرد تکنیک‌های ترکیبی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 40. اهمیت انتخاب ویژگی در تکنیک‌های ترکیبی
  • 41. روش‌های انتخاب ویژگی
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 43. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 44. کاربرد CNN در بینایی ماشین
  • 45. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 46. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 47. شبکه‌های عصبی ترنسفورمر
  • 48. کاربرد ترنسفورمرها
  • 49. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 50. کاربرد یادگیری انتقالی
  • 51. تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 52. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی
  • 53. کشف الگوهای پنهان در داده‌ها
  • 54. خوشه‌بندی (Clustering)
  • 55. الگوریتم K-Means
  • 56. کاربرد K-Means
  • 57. قوانین وابستگی (Association Rules)
  • 58. الگوریتم Apriori
  • 59. کاربرد قوانین وابستگی
  • 60. کشف ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 61. روش‌های تشخیص ناهنجاری
  • 62. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 63. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 64. اهمیت داده‌های تمیز
  • 65. روش‌های پاکسازی داده
  • 66. مدیریت داده‌های گم‌شده
  • 67. تکنیک‌های جایگزینی داده‌های گم‌شده
  • 68. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 69. اهمیت داده‌های متعادل
  • 70. روش‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها
  • 71. معرفی کتابخانه‌های جاوا برای یادگیری ماشین
  • 72. کتابخانه Weka
  • 73. مبانی کار با Weka
  • 74. کتابخانه Deeplearning4j
  • 75. مبانی کار با Deeplearning4j
  • 76. کتابخانه Apache Spark MLlib
  • 77. مبانی کار با Spark MLlib
  • 78. پیاده‌سازی ساده مدل ترکیبی با Weka
  • 79. پیاده‌سازی ساده مدل ترکیبی با Deeplearning4j
  • 80. پیاده‌سازی ساده مدل ترکیبی با Spark MLlib
  • 81. پروژه‌های عملی یادگیری ماشین
  • 82. تحلیل داده‌های مشتریان
  • 83. پیش‌بینی تقاضا
  • 84. شناسایی تقلب
  • 85. تشخیص اسپم
  • 86. سیستم‌های توصیه‌گر ساده
  • 87. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 88. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 89. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 90. روش‌های بیزی بهینه‌سازی
  • 91. ارزیابی جامع مدل‌های ترکیبی
  • 92. ملاحظات اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 93. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 94. شفافیت مدل‌ها
  • 95. مقابله با سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 96. اهمیت حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 97. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 98. مفاهیم اساسی یادگیری تقویتی
  • 99. کاربردهای یادگیری تقویتی

📚 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.