اکسپرس 24
کتاب تکمیل ماتریس علّی برای تحلیل داده‌های آفلاین

کتاب تکمیل ماتریس علّی برای تحلیل داده‌های آفلاین

تگ‌ها: استنتاج علی تحلیل داده آفلاین تحلیل علّی تکمیل ماتریس علی داده‌های ناقص علم داده مدل‌سازی پیش‌بین 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 تکمیل ماتریس علّی برای تحلیل داده‌های آفلاین

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و هوش مصنوعی
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری با نظارت
  • 5. رگرسیون خطی
  • 6. رگرسیون لجستیک
  • 7. ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 8. درختان تصمیم
  • 9. جنگل‌های تصادفی
  • 10. تقویت گرادیان
  • 11. یادگیری بدون نظارت
  • 12. خوشه‌بندی
  • 13. K-Means
  • 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 15. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 16. کاهش ابعاد
  • 17. یادگیری تقویتی
  • 18. مبانی یادگیری تقویتی
  • 19. عوامل و محیط‌ها
  • 20. پاداش و جریمه
  • 21. سیاست‌ها و توابع ارزش
  • 22. یادگیری عمیق
  • 23. شبکه‌های عصبی مصنوعی
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 26. حافظه طولانی کوتاه مدت (LSTM)
  • 27. واحد بازگشتی دروازه‌ای (GRU)
  • 28. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 29. مدل‌سازی زبان
  • 30. تحلیل احساسات
  • 31. ترجمه ماشینی
  • 32. تکمیل ماتریس
  • 33. مبانی تکمیل ماتریس
  • 34. روش‌های مبتنی بر تجزیه ماتریس
  • 35. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 36. تجزیه ماتریس نامنفی (NMF)
  • 37. روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین
  • 38. روش‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 39. تکمیل ماتریس علّی
  • 40. مبانی علیت
  • 41. تفاوت بین همبستگی و علیت
  • 42. روش‌های استنتاج علّی
  • 43. نمودارهای علّی
  • 44. روش‌های مبتنی بر مدل‌های ساختاری
  • 45. روش‌های مبتنی بر آزمایش‌های طبیعی
  • 46. تکمیل ماتریس با رویکرد علّی
  • 47. مدل‌سازی داده‌های علّی
  • 48. پیاده‌سازی تکمیل ماتریس علّی
  • 49. کاربردها در تحلیل داده‌های آفلاین
  • 50. پیش‌بینی داده‌های گمشده
  • 51. تکمیل داده‌های سری زمانی
  • 52. توصیه سیستم‌ها
  • 53. تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 54. تحلیل داده‌های پزشکی
  • 55. تحلیل داده‌های مالی
  • 56. تحلیل داده‌های بازاریابی
  • 57. چالش‌های تکمیل ماتریس علّی
  • 58. داده‌های ناقص و نویزدار
  • 59. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها
  • 60. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 61. ارزیابی مدل‌های تکمیل ماتریس علّی
  • 62. معیارهای ارزیابی
  • 63. اعتبار سنجی متقابل
  • 64. مطالعات موردی در تکمیل ماتریس علّی
  • 65. کاربرد در بهداشت و درمان
  • 66. کاربرد در اقتصاد
  • 67. کاربرد در علوم اجتماعی
  • 68. کاربرد در مهندسی
  • 69. کاربرد در علوم محیطی
  • 70. کاربرد در علوم کامپیوتر
  • 71. مدل‌های پیشرفته تکمیل ماتریس علّی
  • 72. تکمیل ماتریس علّی پویا
  • 73. تکمیل ماتریس علّی با داده‌های ناهمگن
  • 74. تکمیل ماتریس علّی با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 75. پیاده‌سازی پیشرفته تکمیل ماتریس علّی
  • 76. ابزارها و کتابخانه‌ها
  • 77. چارچوب‌های نرم‌افزاری
  • 78. بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 79. نکات عملی در پیاده‌سازی
  • 80. مدیریت داده‌ها
  • 81. پیش‌پردازش داده‌ها
  • 82. انتخاب ویژگی
  • 83. انتخاب مدل
  • 84. تنظیم هایپرپارامترها
  • 85. ارزیابی و اعتبارسنجی
  • 86. تفسیر نتایج
  • 87. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 88. حریم خصوصی داده‌ها
  • 89. سوگیری الگوریتمی
  • 90. شفافیت و پاسخگویی
  • 91. آینده تکمیل ماتریس علّی
  • 92. روندهای پژوهشی
  • 93. کاربردهای نوظهور
  • 94. تأثیر بر حوزه‌های مختلف
  • 95. جمع‌بندی و چشم‌انداز

📚 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.