کتاب پیش‌بینی رفتار کاربر با داده‌کاوی 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 پیش‌بینی رفتار کاربر با داده‌کاوی

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل تعامل کاربر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با داده‌کاوی و کاربردهای آن
  • 2. مفاهیم پایه آمار و احتمال در داده‌کاوی
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 4. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌کاوی
  • 5. روش‌های خوشه‌بندی: الگوریتم K-Means
  • 6. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی
  • 7. درخت‌های تصمیم: مبانی و ساختار
  • 8. الگوریتم ID3 و C4.5 برای ساخت درخت تصمیم
  • 9. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم در پیش‌بینی رفتار
  • 10. روش‌های طبقه‌بندی: ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 11. ارزیابی عملکرد طبقه‌بندی
  • 12. شبکه‌های عصبی مصنوعی: معماری و آموزش
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای تحلیل داده
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های سری زمانی
  • 15. پیش‌بینی رفتار با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 16. روش‌های کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 17. کاربرد PCA در پیش‌بینی رفتار
  • 18. یادگیری تقویتی: مبانی و الگوریتم‌ها
  • 19. استفاده از یادگیری تقویتی در شخصی‌سازی
  • 20. تحلیل سبد خرید: الگوریتم Apriori
  • 21. قواعد وابستگی در تحلیل سبد خرید
  • 22. تحلیل احساسات: پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 23. استخراج ویژگی‌های متنی برای تحلیل احساسات
  • 24. کاربرد تحلیل احساسات در پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 25. مدل‌سازی رفتار مشتری با استفاده از داده‌های جمعیتی
  • 26. پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری (Churn Prediction)
  • 27. تحلیل توالی الگوها (Sequence Pattern Mining)
  • 28. استفاده از توالی الگوها در پیش‌بینی رفتار
  • 29. مدل‌های مارکوف پنهان (HMM) برای پیش‌بینی
  • 30. پیش‌بینی رفتار با استفاده از مدل‌های سری زمانی
  • 31. تحلیل داده‌های وب‌لاگ و الگوهای بازدید
  • 32. پیش‌بینی کلیک (Click-Through Rate Prediction)
  • 33. تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌کاوی
  • 34. مقابله با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 35. تفسیر نتایج داده‌کاوی و ارائه گزارش
  • 36. ابزارهای داده‌کاوی: R و Python
  • 37. کتابخانه‌های داده‌کاوی در Python: Scikit-learn
  • 38. کتابخانه‌های داده‌کاوی در Python: TensorFlow
  • 39. کتابخانه‌های داده‌کاوی در Python: Keras
  • 40. کاربرد داده‌کاوی در بازاریابی هدفمند
  • 41. کاربرد داده‌کاوی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 42. کاربرد داده‌کاوی در تشخیص تقلب
  • 43. کاربرد داده‌کاوی در مدیریت ریسک
  • 44. داده‌کاوی و حریم خصوصی: ملاحظات اخلاقی
  • 45. داده‌کاوی در مقیاس بزرگ: Hadoop و Spark

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.