کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین در کسب‌وکارهای هوشمند با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی‌سازی یادگیری ماشین در کسب‌وکارهای هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و چرخه‌ی حیات پروژه‌های یادگیری ماشین در سازمان
  • 2. شناسایی مسائل کسب‌وکار قابل حل با یادگیری ماشین
  • 3. ارزیابی امکان‌سنجی فنی و اقتصادی پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 4. تدوین استراتژی جمع‌آوری و مدیریت داده‌های سازمانی
  • 5. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام برای تحلیل هوشمند
  • 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی در کسب‌وکار
  • 7. تحلیل اکتشافی داده‌ها جهت استخراج الگوهای رفتاری
  • 8. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و کاربرد آن‌ها
  • 9. به‌کارگیری یادگیری بدون نظارت برای بخش‌بندی مشتریان
  • 10. انتخاب مدل‌های بهینه بر اساس معیارهای عملکردی
  • 11. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 12. تنظیم ابرپارامترها جهت ارتقای دقت مدل‌های پیش‌بینی
  • 13. مدیریت عدم تعادل در داده‌های واقعی و تاثیر آن بر کسب‌وکار
  • 14. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند برای افزایش فروش
  • 15. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتریان با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی
  • 16. تحلیل سری‌های زمانی برای پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی
  • 17. بهره‌گیری از پردازش متن برای تحلیل نظرات مشتریان
  • 18. معماری خط‌لوله‌های داده در محیط‌های عملیاتی
  • 19. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
  • 20. مدیریت انحراف داده‌ها و بازآموزی دوره‌ای مدل‌ها
  • 21. اصول اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 22. انطباق مدل‌های هوش مصنوعی با قوانین و مقررات حفاظت از داده
  • 23. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای مدیران کسب‌وکار
  • 24. مقیاس‌پذیری راهکارهای یادگیری ماشین در سازمان‌های بزرگ
  • 25. مدیریت تیم‌های داده و هماهنگی میان متخصصان فنی و تجاری
  • 26. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی برای حفظ دانش سازمانی
  • 27. استفاده از هوش مصنوعی در بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیک
  • 28. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ریسک و اعتبارسنجی مالی
  • 29. به‌کارگیری اتوماسیون هوشمند در خدمات پشتیبانی مشتریان
  • 30. ارزیابی بازگشت سرمایه در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 31. ارائه گزارش‌های تحلیلی مدیریتی بر پایه خروجی‌های مدل
تگ‌ها: Data Science Machine Learning پردازش داده‌های کسب‌وکار پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند تحلیل داده‌های هوشمند طراحی سیستم‌های هوشمند علوم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.