کتاب بهینه‌سازی معیارهای گزینش با استفاده از بینش‌های یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی معیارهای گزینش با استفاده از بینش‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: تحلیل داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاربرد یادگیری ماشین در تصمیم‌گیری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تصمیم‌گیری و اهمیت آن
  • 2. مبانی آمار توصیفی برای تحلیل داده
  • 3. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری
  • 4. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
  • 5. انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، نیمه نظارت شده
  • 6. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی داده‌ها
  • 7. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 10. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 11. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. روش‌های جلوگیری از بیش‌برازش: تنظیم‌سازی، اعتبارسنجی متقابل
  • 13. رگرسیون خطی و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری
  • 14. رگرسیون چندگانه و تحلیل واریانس
  • 15. درخت‌های تصمیم و کاربردهای آن‌ها
  • 16. جنگل تصادفی و افزایش دقت پیش‌بینی
  • 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 18. خوشه‌بندی K-Means و کاربردهای آن
  • 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و کاهش ابعاد
  • 20. یادگیری ماشین در انتخاب و استخدام کارکنان
  • 21. پیش‌بینی ترک خدمت کارکنان با استفاده از یادگیری ماشین
  • 22. بهینه‌سازی فرآیند اعطای وام با استفاده از یادگیری ماشین
  • 23. ارزیابی ریسک اعتباری با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 24. مدل‌سازی رفتار مشتری و پیش‌بینی خرید
  • 25. تقسیم‌بندی مشتریان و بازاریابی هدفمند
  • 26. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 27. بهینه‌سازی زنجیره تامین با استفاده از یادگیری ماشین
  • 28. پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی
  • 29. مدل‌سازی قیمت‌گذاری محصولات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 30. تحلیل احساسات مشتریان از طریق پردازش زبان طبیعی
  • 31. خلاصه‌سازی متن و استخراج اطلاعات کلیدی
  • 32. سیستم‌های توصیه‌گر و کاربردهای آن‌ها
  • 33. یادگیری تقویتی و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری
  • 34. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربردهای آن‌ها
  • 35. شبکه‌های عصبی عمیق و یادگیری ویژگی
  • 36. مقدمه‌ای بر پردازش تصویر و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری
  • 37. تشخیص الگو در تصاویر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. تشخیص اشیاء در تصاویر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 39. یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 40. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص تقلب در بیمه
  • 41. تحلیل داده‌های سری زمانی و پیش‌بینی
  • 42. مدل‌های ARIMA و کاربردهای آن‌ها
  • 43. یادگیری ماشین در پیش‌بینی ریسک‌های مالی
  • 44. بهینه‌سازی پورتفوی سرمایه‌گذاری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 45. یادگیری ماشین در تشخیص بیماری‌ها
  • 46. تحلیل داده‌های ژنتیکی و پیش‌بینی ریسک بیماری
  • 47. یادگیری ماشین در تشخیص پزشکی از روی تصاویر
  • 48. کاربرد یادگیری ماشین در مدیریت منابع انسانی
  • 49. بهینه‌سازی عملکرد کارکنان با استفاده از یادگیری ماشین
  • 50. ارزیابی عملکرد مدیران با استفاده از یادگیری ماشین
  • 51. مدل‌سازی زنجیره ارزش با استفاده از یادگیری ماشین
  • 52. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با استفاده از یادگیری ماشین
  • 53. کنترل کیفیت محصولات با استفاده از یادگیری ماشین
  • 54. یادگیری ماشین در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 55. تحلیل داده‌های حسگرها و پیش‌بینی نیازهای تعمیر و نگهداری
  • 56. یادگیری ماشین در مدیریت انرژی
  • 57. بهینه‌سازی مصرف انرژی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 58. یادگیری ماشین در مدیریت ترافیک
  • 59. پیش‌بینی ترافیک و بهینه‌سازی مسیرها
  • 60. استفاده از یادگیری ماشین برای بهبود تصمیم‌گیری در کشاورزی
  • 61. بهینه‌سازی آبیاری و کوددهی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 62. پیش‌بینی عملکرد محصولات کشاورزی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 63. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 64. تشخیص جوامع و گروه‌های تاثیرگذار در شبکه‌های اجتماعی
  • 65. تحلیل روندها و الگوهای رفتاری در شبکه‌های اجتماعی
  • 66. اخلاق در یادگیری ماشین و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 68. بهینه‌سازی معیارهای گزینش با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 69. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ریسک‌های عملیاتی
  • 70. بهینه‌سازی تخصیص منابع با استفاده از یادگیری ماشین
  • 71. استفاده از یادگیری ماشین برای ارزیابی پروژه‌ها
  • 72. یادگیری ماشین و تحلیل سناریو در تصمیم‌گیری
  • 73. مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده با استفاده از یادگیری ماشین
  • 74. بهینه‌سازی فرآیندهای تصمیم‌گیری گروهی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 75. تکنیک‌های تجسم داده‌ها و ارائه نتایج یادگیری ماشین
  • 76. ابزارهای محبوب یادگیری ماشین و نحوه استفاده از آن‌ها
  • 77. مبانی برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین
  • 78. کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده و یادگیری ماشین
  • 79. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق و کاربردهای آن در تصمیم‌گیری
  • 80. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و کاربردهای آن‌ها
  • 81. شبکه‌های عصبی پیچشی (CNN) و کاربردهای آن‌ها
  • 82. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 83. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های متنی
  • 84. بهینه‌سازی استراتژی‌های قیمت‌گذاری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 85. یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های مکانی
  • 86. بهینه‌سازی مکان‌یابی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 87. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 88. چالش‌ها و فرصت‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی
تگ‌ها: الگوریتم‌های یادگیری ماشین انتخاب بهینه بهینه‌سازی گزینش پیش‌بینی با یادگیری ماشین تحلیل داده تصمیم‌گیری با یادگیری ماشین داده‌کاوی معیارهای گزینش هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.