کتاب تحلیل داده‌های معدنی با یادگیری ماشین 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 تحلیل داده‌های معدنی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: سیستم‌های هوش مصنوعی و تعاملات انسانی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و معدن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی در اکتشافات معدنی
  • 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های زمین‌شناسی
  • 3. آمار توصیفی برای داده‌های معدنی
  • 4. مبانی احتمال و توزیع‌های آماری
  • 5. تصویرسازی داده‌های زمین‌شناسی برای تحلیل
  • 6. روش‌های درون‌یابی داده‌های معدنی
  • 7. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربرد آن در معدن
  • 8. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی ذخایر
  • 9. رگرسیون لجستیک و احتمال وقوع پدیده‌های معدنی
  • 10. درخت‌های تصمیم‌گیری برای طبقه‌بندی داده‌های زمین‌شناسی
  • 11. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تحلیل داده‌های معدنی
  • 13. خوشه‌بندی K-means برای شناسایی مناطق پتانسیل معدنی
  • 14. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل گروه‌های مشابه
  • 15. روش‌های کاهش ابعاد داده‌ها (PCA)
  • 16. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) و کاربرد در داده‌های معدنی
  • 17. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های زمین‌شناسی
  • 18. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 20. بیش‌برازش و کم‌برازش و روش‌های مقابله با آن‌ها
  • 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مقدمه‌ای
  • 22. شبکه‌های عصبی چندلایه و کاربرد در پیش‌بینی معدنی
  • 23. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) برای تحلیل تصاویر ماهواره‌ای
  • 24. یادگیری عمیق و کاربرد در داده‌های ژئوفیزیکی
  • 25. یادگیری تقویتی و بهینه‌سازی اکتشافات معدنی
  • 26. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل گزارش‌های زمین‌شناسی
  • 27. استخراج اطلاعات از متون زمین‌شناسی
  • 28. تحلیل سری‌های زمانی در داده‌های معدنی
  • 29. پیش‌بینی تغییرات پارامترهای معدنی با استفاده از سری‌های زمانی
  • 30. یادگیری ماشین بدون نظارت برای شناسایی الگوهای پنهان
  • 31. یادگیری ماشین نیمه‌نظارت برای استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری نشده
  • 32. یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 33. روش‌های ensemble و ترکیب مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی متنی در داده‌های معدنی
  • 35. تحلیل احساسات در گزارش‌های اکتشافی
  • 36. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در اکتشافات معدنی
  • 37. مدل‌سازی ژئواستاتیکی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 38. تحلیل ریسک و عدم قطعیت در اکتشافات معدنی
  • 39. بهینه‌سازی فرآیند نمونه‌برداری با استفاده از یادگیری ماشین
  • 40. پیش‌بینی هزینه اکتشاف با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. استفاده از یادگیری ماشین در پیش‌بینی پتانسیل معدنی
  • 42. کاربرد یادگیری ماشین در ارزیابی اقتصادی پروژه‌های معدنی
  • 43. تفسیر نتایج یادگیری ماشین و ارائه گزارش‌های قابل فهم
  • 44. اخلاق در استفاده از یادگیری ماشین در صنعت معدن
  • 45. آینده یادگیری ماشین در اکتشافات معدنی و چالش‌های پیش رو

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.