کتاب مدل‌سازی ریسک تجاری 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 مدل‌سازی ریسک تجاری با یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در نظارت بر تجارت جهانی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در مذاکرات تجاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مدل‌سازی ریسک در کسب‌وکار
  • 2. آشنایی با انواع ریسک‌های تجاری
  • 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های ریسک
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 5. انتخاب ویژگی‌های مهم در ریسک
  • 6. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 7. رگرسیون خطی در مدل‌سازی ریسک
  • 8. رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی ریسک
  • 9. درخت‌های تصمیم‌گیری و کاربرد آن‌ها
  • 10. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
  • 11. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 12. خوشه‌بندی K-Means برای شناسایی الگوهای ریسک
  • 13. الگوریتم‌های کاهش ابعاد داده
  • 14. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 16. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیونی
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 19. مدل‌سازی ریسک اعتباری با یادگیری ماشین
  • 20. پیش‌بینی نکول وام با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 21. مدل‌سازی ریسک بازار با یادگیری ماشین
  • 22. پیش‌بینی نوسانات قیمت سهام
  • 23. مدل‌سازی ریسک عملیاتی
  • 24. شناسایی تقلب با استفاده از یادگیری ماشین
  • 25. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی ریسک
  • 26. مدل‌سازی ریسک زنجیره تامین
  • 27. یادگیری تقویتی در مدیریت ریسک
  • 28. شبکه‌های عصبی مصنوعی و کاربرد آن‌ها
  • 29. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 30. مدل‌سازی ریسک با استفاده از داده‌های متنی
  • 31. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات در ریسک
  • 32. روش‌های تجمیع مدل‌ها (Ensemble Methods)
  • 33. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 34. اهمیت ویژگی‌ها و تحلیل اثرات آن‌ها
  • 35. تکنیک‌های کاهش سوگیری در مدل‌ها
  • 36. مدل‌سازی ریسک در محیط‌های داده‌های بزرگ
  • 37. استفاده از Apache Spark برای مدل‌سازی
  • 38. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
  • 39. نظارت و به‌روزرسانی مدل‌های ریسک
  • 40. مستندسازی و گزارش‌دهی مدل‌های ریسک
  • 41. چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی ریسک
  • 42. قوانین و مقررات مربوط به مدل‌سازی ریسک
  • 43. مطالعه موردی: مدل‌سازی ریسک در صنعت بانکداری
  • 44. مطالعه موردی: مدل‌سازی ریسک در صنعت بیمه
  • 45. مطالعه موردی: مدل‌سازی ریسک در صنعت خرده‌فروشی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.