MAPress
کتاب کشف الگوهای پنهان در داده‌ها با یادگیری بدون نظارت

کتاب کشف الگوهای پنهان در داده‌ها با یادگیری بدون نظارت

تگ‌ها: تحلیل داده خوشه بندی داده کاوی علم داده کاهش بعد کشف الگو مدل سازی داده هوش مصنوعی یادگیری بدون نظارت یادگیری ماشین

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 کشف الگوهای پنهان در داده‌ها با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

🎓 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 علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری بدون نظارت
  • 3. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آن‌ها
  • 4. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 5. تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 6. استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 7. مفهوم خوشه‌بندی و کاربردهای آن
  • 8. الگوریتم K-Means و پیاده‌سازی آن
  • 9. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها در K-Means
  • 10. خوشه‌بندی سلسله مراتبی و انواع آن
  • 11. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی تجمعی
  • 12. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی تقسیمی
  • 13. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی: DBSCAN
  • 14. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی: OPTICS
  • 15. کاربرد خوشه‌بندی در بازاریابی و بخش‌بندی مشتریان
  • 16. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل تصاویر پزشکی
  • 17. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 18. مفهوم کاهش ابعاد و اهمیت آن
  • 19. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 20. پیاده‌سازی PCA و تفسیر نتایج
  • 21. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA)
  • 22. کاربرد PCA در کاهش نویز داده‌ها
  • 23. کاربرد PCA در بصری‌سازی داده‌ها
  • 24. مفهوم تفکیک مؤلفه‌ها و کاربردهای آن
  • 25. مفهوم قواعد وابستگی و کاربردهای آن
  • 26. الگوریتم Apriori برای استخراج قواعد وابستگی
  • 27. مراحل اجرای الگوریتم Apriori
  • 28. ارزیابی قواعد وابستگی: اطمینان و پوشش
  • 29. الگوریتم FP-Growth برای استخراج قواعد وابستگی
  • 30. مقایسه Apriori و FP-Growth
  • 31. کاربرد قواعد وابستگی در تحلیل سبد خرید
  • 32. کاربرد قواعد وابستگی در تحلیل داده‌های ژنتیکی
  • 33. کاربرد قواعد وابستگی در تحلیل داده‌های وب
  • 34. مفهوم تشخیص ناهنجاری و اهمیت آن
  • 35. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
  • 36. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر خوشه‌بندی
  • 37. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر درخت‌های تصمیم
  • 38. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 39. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
  • 40. کاربرد تشخیص ناهنجاری در کشف تقلب
  • 41. کاربرد تشخیص ناهنجاری در نظارت بر سیستم‌ها
  • 42. مفهوم مدل‌سازی داده و انواع آن
  • 43. مدل‌سازی داده با استفاده از توزیع‌های احتمال
  • 44. مدل‌سازی داده با استفاده از شبکه‌های بیزی
  • 45. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 46. مفهوم عامل، محیط، حالت و عمل
  • 47. تابع پاداش و سیاست
  • 48. یادگیری Q و الگوریتم Q-Learning
  • 49. یادگیری Off-policy و On-policy
  • 50. شبکه‌های عصبی در یادگیری تقویتی
  • 51. یادگیری عمیق تقویتی
  • 52. کاربرد یادگیری تقویتی در رباتیک
  • 53. کاربرد یادگیری تقویتی در بازی‌ها
  • 54. کاربرد یادگیری تقویتی در مدیریت منابع
  • 55. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 56. نورون مصنوعی و تابع فعال‌سازی
  • 57. شبکه‌های عصبی پیشخور
  • 58. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 59. بهینه‌سازی در شبکه‌های عصبی
  • 60. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 61. کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 62. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 63. کاربرد RNN در پردازش زبان طبیعی
  • 64. شبکه‌های عصبی ترانسفورمر
  • 65. یادگیری انتقالی و کاربردهای آن
  • 66. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 67. یادگیری فعال
  • 68. یادگیری فدرال
  • 69. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 70. چالش‌های داده‌های بزرگ
  • 71. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ: Hadoop
  • 72. ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ: Spark
  • 73. پایگاه داده‌های NoSQL
  • 74. پردازش دسته‌ای و پردازش جریانی
  • 75. معماری‌های پردازش داده‌های بزرگ
  • 76. امنیت در داده‌های بزرگ
  • 77. اخلاق در داده‌های بزرگ
  • 78. کاربرد علم داده در صنعت
  • 79. کاربرد علم داده در حوزه سلامت
  • 80. کاربرد علم داده در حوزه مالی
  • 81. کاربرد علم داده در حوزه دولت
  • 82. آینده علم داده و یادگیری ماشین
  • 83. مباحث پیشرفته در خوشه‌بندی
  • 84. مباحث پیشرفته در کاهش ابعاد
  • 85. مباحث پیشرفته در قواعد وابستگی
  • 86. مباحث پیشرفته در تشخیص ناهنجاری
  • 87. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی داده
  • 88. مباحث پیشرفته در یادگیری تقویتی
  • 89. مباحث پیشرفته در شبکه‌های عصبی
  • 90. مباحث پیشرفته در داده‌های بزرگ
  • 91. پروژه‌های عملی در علم داده
  • 92. ارزیابی و انتخاب الگوریتم مناسب
  • 93. ملاحظات عملی در پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 94. اهمیت تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 95. چالش‌های مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 96. مرور و جمع‌بندی مباحث
  • 97. مبانی مهندسی ویژگی در یادگیری بدون نظارت
  • 98. روش‌های پیشرفته خوشه‌بندی
  • 99. تکنیک‌های نوآورانه کاهش ابعاد
  • 100. استخراج الگوهای پیچیده از داده‌ها

📚 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.