, ,

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

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 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

🎓 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 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب افزایش دقت و اطمینان مدل‌های یادگیری ماشین با تکنیک‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در جاوا”

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

پیمایش به بالا