اکسپرس 24
کتاب ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها

کتاب ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها

تگ‌ها: پیش بینی داده تحلیل داده خوشه بندی رگرسیون طبقه بندی مدل سازی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 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 ساخت مدل‌های رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی و خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. مفهوم داده و ویژگی‌ها
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 6. اهمیت داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 7. مدل‌های رگرسیون: معرفی و کاربردها
  • 8. رگرسیون خطی ساده
  • 9. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای MSE و R-squared
  • 10. رگرسیون خطی چندگانه
  • 11. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 12. روش‌های تنظیم (Regularization) در رگرسیون
  • 13. رگرسیون چندجمله‌ای
  • 14. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 15. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، صحت، بازیابی
  • 16. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 17. مدل‌های طبقه‌بندی: معرفی و کاربردها
  • 18. درخت تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 19. مفهوم اطلاعات متقابل و افزایش اطلاعات
  • 20. روش‌های هرس کردن درخت تصمیم
  • 21. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی
  • 22. تابع هسته در SVM
  • 23. طبقه‌بندی بیز ساده (Naive Bayes)
  • 24. مدل‌های مبتنی بر مجاورت: K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 25. مفهوم فاصله در KNN
  • 26. خوشه‌بندی: معرفی و کاربردها
  • 27. الگوریتم K-Means برای خوشه‌بندی
  • 28. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها (K)
  • 29. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی: Silhouette Score
  • 30. خوشه‌بندی سلسله مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 31. مفهوم دندروگرام
  • 32. الگوریتم DBSCAN برای خوشه‌بندی
  • 33. مقایسه الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 34. مدل‌سازی پیش‌بینی: معرفی و کاربردها
  • 35. پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 36. مدل ARIMA برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 37. مفهوم ایستایی (Stationarity) در سری‌های زمانی
  • 38. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های رگرسیون
  • 39. ترکیب مدل‌ها (Ensemble Methods): معرفی
  • 40. روش Bagging و Random Forest
  • 41. روش Boosting و AdaBoost
  • 42. روش Gradient Boosting
  • 43. یادگیری عمیق (Deep Learning): مقدمه
  • 44. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 45. لایه‌های شبکه عصبی و توابع فعال‌سازی
  • 46. آموزش شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا (Backpropagation)
  • 47. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای پردازش تصویر
  • 48. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 49. شبکه‌های LSTM و GRU
  • 50. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل متن (NLP)
  • 51. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 52. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 53. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning): مقدمه
  • 54. مفهوم عامل، محیط، پاداش
  • 55. الگوریتم Q-Learning
  • 56. مدل‌سازی ریسک در سیستم‌های مالی
  • 57. پیش‌بینی تقلب (Fraud Detection)
  • 58. مدل‌سازی رفتار مشتری
  • 59. شخصی‌سازی و توصیه‌گرها
  • 60. بهینه‌سازی فرآیندها با یادگیری ماشین
  • 61. مدیریت زنجیره تامین
  • 62. پیش‌بینی تقاضا
  • 63. مدل‌سازی سلامت و پزشکی
  • 64. تشخیص بیماری با استفاده از داده‌های پزشکی
  • 65. پیش‌بینی پاسخ به درمان
  • 66. اخلاق در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 67. حریم خصوصی داده‌ها
  • 68. سوگیری در الگوریتم‌ها
  • 69. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 70. ملاحظات حقوقی و قانونی در هوش مصنوعی
  • 71. استانداردهای پیاده‌سازی مدل‌ها
  • 72. انتخاب ابزار و کتابخانه‌های یادگیری ماشین
  • 73. توسعه مدل‌های سفارشی
  • 74. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها
  • 75. استقرار مدل‌ها در محیط عملیاتی
  • 76. پایش و نگهداری مدل‌ها
  • 77. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 78. یادگیری ماشین توزیع شده
  • 79. پردازش زبان طبیعی پیشرفته
  • 80. پردازش تصویر پیشرفته
  • 81. بینایی ماشین
  • 82. مدل‌های مولد (Generative Models)
  • 83. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 84. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 85. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 86. کاربرد هوش مصنوعی در خدمات عمومی
  • 87. هوش مصنوعی در آموزش
  • 88. هوش مصنوعی در کشاورزی
  • 89. هوش مصنوعی در حمل و نقل
  • 90. هوش مصنوعی در انرژی
  • 91. هوش مصنوعی در محیط زیست
  • 92. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 93. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو
  • 94. نقش هوش مصنوعی در تحول دیجیتال
  • 95. توسعه پایدار و هوش مصنوعی
  • 96. همکاری بین‌المللی در هوش مصنوعی
  • 97. مبانی اخلاق حرفه‌ای در حوزه فناوری اطلاعات
  • 98. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 99. مبانی حقوقی مالکیت فکری در نرم‌افزار
  • 100. اصول مهندسی نرم‌افزار سازگار با قوانین

📚 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.