سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تحلیل روند و پیش‌بینی پدیده‌ها با روش‌های یادگیری ماشین

کتاب تحلیل روند و پیش‌بینی پدیده‌ها با روش‌های یادگیری ماشین

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 تحلیل روند و پیش‌بینی پدیده‌ها با روش‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌سازی و تحلیل داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل روند در داده‌ها
  • 2. مفاهیم کلیدی در تحلیل داده‌های زمانی
  • 3. اهمیت تحلیل روند در پیش‌بینی
  • 4. انواع داده‌های زمانی
  • 5. مبانی یادگیری ماشین برای تحلیل روند
  • 6. مدل‌های سری زمانی خطی
  • 7. مدل‌های ARIMA و کاربردهای آن
  • 8. شناسایی مولفه‌های روند، فصلی و نویز
  • 9. تحلیل و مدل‌سازی روند خطی
  • 10. تحلیل و مدل‌سازی روند غیرخطی
  • 11. روش‌های حذف روند
  • 12. روش‌های هموارسازی داده‌های سری زمانی
  • 13. میانگین متحرک ساده
  • 14. میانگین متحرک وزنی
  • 15. هموارسازی نمایی
  • 16. مدل‌های پیش‌بینی مبتنی بر هموارسازی
  • 17. تحلیل و مدل‌سازی مولفه فصلی
  • 18. روش‌های شناسایی و حذف مولفه فصلی
  • 19. مدل‌های فصلی ARIMA (SARIMA)
  • 20. تحلیل نوسانات و شوک‌های داده‌های زمانی
  • 21. مدل‌های GARCH برای تحلیل نوسانات
  • 22. مقدمه‌ای بر مدل‌های غیرخطی سری زمانی
  • 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 24. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 25. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU)
  • 26. کاربرد شبکه‌های عصبی در تحلیل روند
  • 27. مدل‌های درختی برای تحلیل روند
  • 28. جنگل تصادفی برای سری‌های زمانی
  • 29. تقویت گرادیان برای سری‌های زمانی
  • 30. مدل‌های یادگیری عمیق برای تحلیل روند
  • 31. روش‌های ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 32. معیارهای دقت پیش‌بینی
  • 33. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 34. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 35. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 36. میانگین خطای مطلق درصدی (MAPE)
  • 37. ارزیابی مدل‌های پیچیده
  • 38. مدیریت داده‌های پرت در سری‌های زمانی
  • 39. روش‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 40. روش‌های حذف یا اصلاح داده‌های پرت
  • 41. تاثیر داده‌های پرت بر مدل‌ها
  • 42. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 43. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 44. تبدیلات داده‌ها
  • 45. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 46. مصورسازی داده‌های سری زمانی
  • 47. نمودارهای خطی و پراکندگی
  • 48. نمودارهای خودهمبستگی (ACF) و خودهمبستگی جزئی (PACF)
  • 49. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در سری‌های زمانی
  • 50. کاربرد PCA در کاهش ابعاد
  • 51. مدل‌سازی روند با استفاده از PCA
  • 52. تحلیل روند در داده‌های مالی
  • 53. پیش‌بینی قیمت سهام با یادگیری ماشین
  • 54. تحلیل روند در داده‌های اقتصادی
  • 55. پیش‌بینی شاخص‌های کلان اقتصادی
  • 56. تحلیل روند در داده‌های آب و هوا
  • 57. پیش‌بینی دما و بارش
  • 58. تحلیل روند در داده‌های بهداشت و درمان
  • 59. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 60. تحلیل روند در داده‌های ترافیک
  • 61. پیش‌بینی حجم ترافیک
  • 62. تحلیل روند در داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 63. تحلیل احساسات و روند موضوعات
  • 64. مبانی اخلاق در تحلیل داده‌ها
  • 65. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 66. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
  • 67. مسئولیت‌پذیری در پیش‌بینی‌ها
  • 68. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 70. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های خطی
  • 71. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های مبتنی بر درخت
  • 72. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 73. ارزیابی و کاهش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 74. شناسایی منابع سوگیری
  • 75. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 76. روش‌های کاهش سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 77. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی در عمل
  • 78. ابزارها و کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 79. چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 80. استقرار مدل‌های پیش‌بینی
  • 81. مانیتورینگ و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 82. چالش‌های عملی در تحلیل روند
  • 83. مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 84. مدیریت داده‌های حجیم
  • 85. تغییرات ناگهانی در روندها
  • 86. آینده تحلیل روند و یادگیری ماشین
  • 87. روندهای نوظهور در حوزه هوش مصنوعی
  • 88. کاربردهای پیشرفته تحلیل روند
  • 89. توسعه مدل‌های تفسیرپذیرتر

📚 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.