کتاب تشخیص تقلب با یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره تشخیص تقلب با یادگیری ماشین
موضوع کلی: مدیریت دانش و دادهکاوی
موضوع میانی: دادهکاوی و یادگیری ماشین
📋 سرفصلهای دوره
- 1. تشخیص تقلب با یادگیری ماشین
- 2. مقدمهای بر تقلب و روشهای سنتی تشخیص آن
- 3. مفاهیم پایه یادگیری ماشین برای تشخیص تقلب
- 4. انواع دادهها و آمادهسازی آنها برای مدلهای یادگیری ماشین
- 5. انتخاب ویژگیهای مناسب برای تشخیص تقلب
- 6. مدلهای طبقهبندی: درختهای تصمیم و جنگلهای تصادفی
- 7. مدلهای رگرسیون لجستیک در تشخیص تقلب
- 8. ماشینهای بردار پشتیبان (SVM) و کاربرد آنها
- 9. نرمالسازی و استانداردسازی دادهها
- 10. مقایسه عملکرد مدلهای مختلف طبقهبندی
- 11. ارزیابی مدلهای یادگیری ماشین: دقت، صحت، بازخوانی و F1-score
- 12. مدیریت دادههای نامتوازن در تشخیص تقلب
- 13. تکنیکهای نمونهبرداری بیش از حد و کمتر از حد
- 14. روشهای ترکیبی برای مقابله با دادههای نامتوازن
- 15. شناسایی الگوهای تقلب با استفاده از خوشهبندی
- 16. تحلیل مولفههای اصلی (PCA) و کاهش ابعاد
- 17. تشخیص تقلب در تراکنشهای مالی
- 18. تشخیص تقلب در شبکههای اجتماعی
- 19. تشخیص تقلب در دادههای حسگر
- 20. تشخیص تقلب در سیستمهای بیمه
- 21. استفاده از الگوریتمهای تشخیص ناهنجاری
- 22. یادگیری بدون نظارت برای تشخیص تقلب
- 23. تشخیص تقلب در سریهای زمانی
- 24. تشخیص تقلب با استفاده از شبکههای عصبی
- 25. شبکههای عصبی عمیق (DNN) برای تشخیص تقلب
- 26. شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM برای تشخیص تقلب
- 27. شبکههای عصبی پیچشی (CNN) در تشخیص تقلب
- 28. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری تقویتی
- 29. استفاده از یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب
- 30. تشخیص تقلب آنلاین و بهروزرسانی مدلها
- 31. تفسیرپذیری مدلهای یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
- 32. روشهای شبیهسازی و تولید دادههای مصنوعی برای آموزش مدل
- 33. مراحل استقرار مدل تشخیص تقلب در محیط واقعی
- 34. نظارت بر عملکرد مدل و بازآموزی آن
- 35. بهینهسازی مدلهای یادگیری ماشین برای سرعت و دقت
- 36. استفاده از کتابخانههای پایتون برای تشخیص تقلب (Scikit-learn)
- 37. استفاده از کتابخانههای پایتون برای تشخیص تقلب (TensorFlow)
- 38. استفاده از کتابخانههای پایتون برای تشخیص تقلب (Keras)
- 39. تشخیص تقلب در دادههای متنی
- 40. تشخیص تقلب در تصاویر
- 41. تشخیص تقلب در دادههای جغرافیایی
- 42. تشخیص تقلب با استفاده از دادههای رفتاری
- 43. تکنیکهای مهندسی ویژگی پیشرفته برای تشخیص تقلب
- 44. تشخیص تقلب با استفاده از ensemble learning
- 45. محافظت از حریم خصوصی در تشخیص تقلب
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.