کتاب آموزش کاربردی یادگیری ماشین با تمرکز بر حل چالش‌های داده‌کاوی در پلتفرم‌های رقابتی 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 آموزش کاربردی یادگیری ماشین با تمرکز بر حل چالش‌های داده‌کاوی در پلتفرم‌های رقابتی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning) و تحلیل داده‌های رقابتی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحلیل داده‌های رقابتی
  • 2. آشنایی با محیط پلتفرم‌های مسابقات داده‌کاوی و نحوه ثبت‌نام
  • 3. ساختار داده‌های مسابقات و تحلیل اکتشافی داده‌ها
  • 4. کار با کتابخانه‌های پانداس و نامپای برای پیش‌پردازش داده‌ها
  • 5. شناسایی و مدیریت مقادیر گم‌شده در مجموعه‌داده‌های آموزشی
  • 6. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی برای افزایش دقت مدل
  • 7. تحلیل توزیع داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها
  • 8. پاک‌سازی داده‌های نویزدار و استانداردسازی ویژگی‌ها
  • 9. مفهوم مدل‌های یادگیری نظارت‌شده در چالش‌های رقابتی
  • 10. پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی
  • 11. استفاده از درخت تصمیم برای طبقه‌بندی داده‌ها
  • 12. کار با مدل جنگل تصادفی و بهینه‌سازی پارامترهای آن
  • 13. مفهوم برازش بیش‌ازحد و روش‌های مقابله با آن
  • 14. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و ارزیابی
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و خطا
  • 16. مقدمه‌ای بر مدل‌های تقویت گرادیان و کتابخانه اس‌کی‌لِرن
  • 17. کار با الگوریتم‌های پیشرفته مانند ایکس‌جی‌بوست
  • 18. بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از جستجوی شبکه‌ای
  • 19. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای افزایش اطمینان مدل
  • 20. تجزیه و تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 21. تلفیق مدل‌ها برای بهبود امتیاز نهایی در مسابقات
  • 22. مدیریت حافظه در تحلیل مجموعه‌داده‌های حجیم
  • 23. پیاده‌سازی یک پروژه جامع از بارگذاری داده تا ارسال خروجی
  • 24. استراتژی‌های انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع مسئله
  • 25. تفسیر خروجی مدل‌ها و تحلیل اشتباهات رایج
  • 26. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌ها و حریم خصوصی کاربران
  • 27. بهره‌گیری از مستندات و انجمن‌های تخصصی برای یادگیری مداوم
  • 28. روش‌های مستندسازی کد و اشتراک‌گذاری نتایج در محیط‌های رقابتی
  • 29. مروری بر روندهای نوین در یادگیری ماشین و داده‌کاوی
  • 30. چشم‌انداز کاربرد هوش مصنوعی در صنایع داخلی و چالش‌های پیش‌رو
تگ‌ها: پایتون برای داده‌کاوی پیش‌بینی داده‌ها تحلیل داده داده کاوی علم داده مسابقات کگل هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین کاربردی یادگیری نظارت شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.