سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی و ارزیابی جنگل‌های تصادفی در پایتون برای یادگیری ماشین

کتاب پیاده‌سازی و ارزیابی جنگل‌های تصادفی در پایتون برای 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 پیاده‌سازی و ارزیابی جنگل‌های تصادفی در پایتون برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. آشنایی با پایتون برای علم داده
  • 5. نصب و پیکربندی محیط پایتون
  • 6. کتابخانه‌های ضروری: NumPy، Pandas، Matplotlib
  • 7. آشنایی با ساختار داده در پایتون
  • 8. عملیات پایه روی آرایه‌های NumPy
  • 9. کار با دیتافریم‌ها در Pandas
  • 10. فیلتر کردن و انتخاب داده در Pandas
  • 11. تجزیه و تحلیل اکتشافی داده (EDA)
  • 12. تصویرسازی داده با Matplotlib و Seaborn
  • 13. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 14. مفهوم درخت تصمیم
  • 15. کاربرد درخت تصمیم در مسائل طبقه‌بندی
  • 16. کاربرد درخت تصمیم در مسائل رگرسیون
  • 17. محدودیت‌های درخت تصمیم
  • 18. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی
  • 19. چرا جنگل تصادفی؟
  • 20. نحوه ساخت جنگل تصادفی
  • 21. الگوریتم‌های نمونه‌برداری در جنگل تصادفی
  • 22. مفهوم Bagging (Bootstrap Aggregating)
  • 23. نحوه ترکیب پیش‌بینی‌ها در جنگل تصادفی
  • 24. پیاده‌سازی جنگل تصادفی با Scikit-learn
  • 25. نصب Scikit-learn
  • 26. مقدمه‌ای بر ماژول `ensemble`
  • 27. کلاس `RandomForestClassifier`
  • 28. کلاس `RandomForestRegressor`
  • 29. آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی
  • 30. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 31. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 32. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical Features)
  • 33. تقسیم داده به مجموعه آموزش و آزمون
  • 34. تنظیم پارامترهای مدل جنگل تصادفی
  • 35. پارامتر `n_estimators`
  • 36. پارامتر `max_depth`
  • 37. پارامتر `min_samples_split`
  • 38. پارامتر `min_samples_leaf`
  • 39. پارامتر `max_features`
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 41. کلاس `KFold`
  • 42. پیاده‌سازی اعتبارسنجی متقابل
  • 43. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 44. متریک‌های ارزیابی: دقت (Accuracy)
  • 45. متریک‌های ارزیابی: صحت (Precision)
  • 46. متریک‌های ارزیابی: بازیابی (Recall)
  • 47. متریک‌های ارزیابی: امتیاز F1
  • 48. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 49. مقدمه‌ای بر منحنی ROC و AUC
  • 50. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 51. متریک‌های ارزیابی: خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 52. متریک‌های ارزیابی: ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 53. متریک‌های ارزیابی: خطای میانگین مطلق (MAE)
  • 54. متریک‌های ارزیابی: ضریب تعیین (R-squared)
  • 55. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 56. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 57. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 58. کاربرد جنگل تصادفی در مسائل واقعی
  • 59. مثال کاربردی: پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 60. مثال کاربردی: تشخیص بیماری
  • 61. مثال کاربردی: تحلیل احساسات متن
  • 62. مثال کاربردی: پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 63. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
  • 64. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. اهمیت داده‌های تمیز و معتبر
  • 66. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 68. اصول طراحی مدل‌های منصفانه
  • 69. رفع سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 70. کاربرد جنگل تصادفی در تحلیل ریسک مالی
  • 71. کاربرد جنگل تصادفی در بهینه‌سازی فرآیندها
  • 72. کاربرد جنگل تصادفی در تشخیص ناهنجاری
  • 73. کاربرد جنگل تصادفی در پیش‌بینی روند بازار
  • 74. کاربرد جنگل تصادفی در تحلیل داده‌های پزشکی
  • 75. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 76. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 77. معماری‌های پرکاربرد در یادگیری عمیق
  • 78. تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
  • 79. محدودیت‌های جنگل تصادفی
  • 80. مفاهیم پیشرفته در جنگل تصادفی
  • 81. استفاده از ویژگی‌های مهم (Feature Importance)
  • 82. تکنیک‌های کاهش ابعاد
  • 83. مدل‌های ترکیبی (Ensemble Methods) دیگر
  • 84. مقدمه‌ای بر Boosting
  • 85. تفاوت Bagging و Boosting
  • 86. نکات تکمیلی برای پیاده‌سازی موثر
  • 87. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی
  • 88. بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 89. ملاحظات عملیاتی برای استقرار مدل
  • 90. مروری بر منابع علمی و فنی
  • 91. مسیرهای یادگیری بیشتر در هوش مصنوعی
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده
  • 93. پروژه عملی: ساخت یک سیستم پیش‌بینی با جنگل تصادفی
  • 94. ارائه و مستندسازی پروژه
  • 95. آزمون نهایی
  • 96. ارزیابی نهایی دوره

📚 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.