MAPress
کتاب مبانی و کاربردهای رگرسیون و طبقه‌بندی در تحلیل داده

کتاب مبانی و کاربردهای رگرسیون و طبقه‌بندی در تحلیل داده

تگ‌ها: پیش‌بینی تحلیل داده دسته‌بندی داده رگرسیون طبقه‌بندی علوم داده مدل‌سازی هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مبانی و کاربردهای رگرسیون و طبقه‌بندی در تحلیل داده

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری ماشین نظارت شده

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علوم داده و تحلیل داده
  • 2. مفهوم داده و انواع آن
  • 3. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری ماشین نظارت شده چیست؟
  • 5. اهداف رگرسیون در تحلیل داده
  • 6. اهداف طبقه‌بندی در تحلیل داده
  • 7. مجموعه داده‌ها و نحوه آماده‌سازی آن‌ها
  • 8. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها: مهندسی ویژگی
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 11. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 12. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 14. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 15. مدل رگرسیون خطی چندگانه
  • 16. تنظیم مدل رگرسیون خطی
  • 17. پیش‌بینی با رگرسیون خطی
  • 18. مثال کاربردی رگرسیون خطی در حوزه اقتصاد
  • 19. مثال کاربردی رگرسیون خطی در حوزه سلامت
  • 20. ریسک بیش‌برازش (Overfitting) در مدل‌ها
  • 21. ریسک کم‌برازش (Underfitting) در مدل‌ها
  • 22. مقدمه‌ای بر رگرسیون لجستیک
  • 23. مدل رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی
  • 24. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک
  • 25. پیش‌بینی با رگرسیون لجستیک
  • 26. مثال کاربردی رگرسیون لجستیک در حوزه مالی
  • 27. مثال کاربردی رگرسیون لجستیک در حوزه بازاریابی
  • 28. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 29. کاربرد SVM در طبقه‌بندی
  • 30. کاربرد SVM در رگرسیون (SVR)
  • 31. هسته‌ها (Kernels) در SVM
  • 32. تنظیم پارامترهای SVM
  • 33. مثال کاربردی SVM در تشخیص الگو
  • 34. مقدمه‌ای بر درختان تصمیم
  • 35. ساخت درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 36. ساخت درخت تصمیم برای رگرسیون
  • 37. هرس کردن درختان تصمیم
  • 38. مثال کاربردی درختان تصمیم در پیش‌بینی
  • 39. مقدمه‌ای بر جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 40. کاربرد جنگل‌های تصادفی در طبقه‌بندی
  • 41. کاربرد جنگل‌های تصادفی در رگرسیون
  • 42. اهمیت انتخاب ویژگی در جنگل‌های تصادفی
  • 43. مثال کاربردی جنگل‌های تصادفی در تحلیل ریسک
  • 44. مقدمه‌ای بر تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
  • 45. مدل XGBoost
  • 46. مدل LightGBM
  • 47. کاربرد تقویت گرادیان در طبقه‌بندی
  • 48. کاربرد تقویت گرادیان در رگرسیون
  • 49. مثال کاربردی تقویت گرادیان در پیش‌بینی فروش
  • 50. مقدمه‌ای بر مدل‌های چندکلاسی
  • 51. استراتژی‌های One-vs-Rest و One-vs-One
  • 52. ارزیابی مدل‌های چندکلاسی
  • 53. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 54. لایه ورودی، لایه‌های پنهان و لایه خروجی
  • 55. تابع فعال‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 56. پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 57. بهینه‌سازی گرادیان نزولی (Gradient Descent)
  • 58. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 59. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 60. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 61. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 62. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 63. تفاوت یادگیری عمیق با یادگیری ماشین سنتی
  • 64. کاربردهای نوین یادگیری عمیق
  • 65. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 66. روش‌های مبتنی بر فاصله
  • 67. روش‌های مبتنی بر چگالی
  • 68. روش‌های مبتنی بر مدل‌سازی
  • 69. مثال کاربردی تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های امنیتی
  • 70. مثال کاربردی تشخیص ناهنجاری در کشف تقلب
  • 71. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی (Clustering)
  • 72. الگوریتم K-Means
  • 73. الگوریتم DBSCAN
  • 74. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 75. مثال کاربردی خوشه‌بندی در تقسیم‌بندی مشتریان
  • 76. مثال کاربردی خوشه‌بندی در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 77. مقدمه‌ای بر تحلیل سری‌های زمانی
  • 78. مدل‌های ARIMA
  • 79. مدل‌های LSTM برای سری‌های زمانی
  • 80. مثال کاربردی تحلیل سری‌های زمانی در پیش‌بینی آب و هوا
  • 81. مثال کاربردی تحلیل سری‌های زمانی در تحلیل بازارهای مالی
  • 82. اصول اخلاقی در علوم داده
  • 83. حریم خصوصی داده‌ها و ملاحظات امنیتی
  • 84. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 85. اهمیت تفسیرپذیری مدل‌ها (Explainable AI)
  • 86. انتخاب مدل مناسب برای مسئله
  • 87. تنظیم و بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 88. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 89. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA
  • 90. تکنیک‌های کاهش ابعاد: t-SNE
  • 91. کاربرد تحلیل عاملی در علوم داده
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 93. عامل، محیط، پاداش
  • 94. الگوریتم‌های Q-Learning
  • 95. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 96. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی سیستم‌ها
  • 97. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 98. مدل‌سازی زبان
  • 99. تشخیص موجودیت نام‌دار (Named Entity Recognition)
  • 100. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.