MAPress
کتاب ساخت سرویس‌های پیش‌بینی آینده با Azure ML و R

کتاب ساخت سرویس‌های پیش‌بینی آینده با Azure ML و R

تگ‌ها: Azure ML پیش‌بینی داده تحلیل پیش‌بینانه سرویس‌های ابری مدل‌سازی پیش‌بینانه هوش مصنوعی 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 ساخت سرویس‌های پیش‌بینی آینده با Azure ML و R

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه با استفاده از ابزارهای ابری

🎓 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. مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مفاهیم پایه یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین
  • 4. یادگیری نظارت شده
  • 5. یادگیری بدون نظارت
  • 6. یادگیری تقویتی
  • 7. مقدمه ای بر Azure Machine Learning
  • 8. ایجاد فضای کاری در Azure ML
  • 9. مجموعه داده ها در Azure ML
  • 10. ویژگی های مجموعه داده
  • 11. بارگذاری داده ها در Azure ML
  • 12. مدیریت مجموعه داده ها
  • 13. آماده سازی داده ها
  • 14. پاکسازی داده ها
  • 15. تبدیل داده ها
  • 16. مهندسی ویژگی
  • 17. انتخاب ویژگی
  • 18. تقسیم داده ها
  • 19. مدل های یادگیری ماشین
  • 20. رگرسیون خطی
  • 21. رگرسیون لجستیک
  • 22. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. درختان تصمیم
  • 24. جنگل های تصادفی
  • 25. شبکه های عصبی
  • 26. مقدمه ای بر زبان R
  • 27. محیط توسعه RStudio
  • 28. مبانی زبان R
  • 29. ساختار داده ها در R
  • 30. توابع در R
  • 31. بسته های R
  • 32. نصب و بارگذاری بسته ها
  • 33. تجسم داده ها در R
  • 34. کتابخانه ggplot2
  • 35. رسم نمودارهای پراکندگی
  • 36. رسم نمودارهای خطی
  • 37. رسم نمودارهای میله ای
  • 38. رسم نمودارهای هیستوگرام
  • 39. رسم نمودارهای جعبه ای
  • 40. آماده سازی داده ها در R
  • 41. پاکسازی داده ها در R
  • 42. تبدیل داده ها در R
  • 43. مهندسی ویژگی در R
  • 44. انتخاب ویژگی در R
  • 45. تقسیم داده ها در R
  • 46. ساخت مدل های یادگیری ماشین در R
  • 47. آموزش مدل های رگرسیون در R
  • 48. ارزیابی مدل های رگرسیون در R
  • 49. آموزش مدل های طبقه بندی در R
  • 50. ارزیابی مدل های طبقه بندی در R
  • 51. استفاده از Azure ML SDK برای R
  • 52. اتصال به Azure ML از R
  • 53. مدیریت مجموعه داده ها در Azure ML از R
  • 54. آماده سازی داده ها در Azure ML از R
  • 55. ساخت و آموزش مدل ها در Azure ML از R
  • 56. استقرار مدل ها به عنوان سرویس های وب
  • 57. استقرار مدل ها در Azure ML
  • 58. مصرف سرویس های وب مدل
  • 59. امنیت سرویس های وب
  • 60. نظارت بر سرویس های وب
  • 61. مدیریت چرخه عمر مدل
  • 62. مفاهیم پیش بینی کننده
  • 63. ساخت پیش بینی کننده ها
  • 64. تنظیم پیش بینی کننده ها
  • 65. ارزیابی پیش بینی کننده ها
  • 66. استقرار پیش بینی کننده ها
  • 67. کاربرد پیش بینی کننده ها در کسب و کار
  • 68. مدیریت داده های سری زمانی
  • 69. مدل های پیش بینی سری زمانی
  • 70. ارزیابی مدل های سری زمانی
  • 71. پیش بینی تقاضا
  • 72. پیش بینی فروش
  • 73. پیش بینی قیمت
  • 74. پیش بینی ریسک
  • 75. مقدمه ای بر یادگیری عمیق
  • 76. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 77. شبکه های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 78. کاربرد یادگیری عمیق در Azure ML
  • 79. ساخت مدل های یادگیری عمیق در R
  • 80. استفاده از TensorFlow و Keras در R
  • 81. آموزش مدل های یادگیری عمیق در Azure ML
  • 82. بهینه سازی مدل های یادگیری ماشین
  • 83. تنظیم ابرپارامترها
  • 84. اعتبارسنجی متقابل
  • 85. روش های بهبود مدل
  • 86. اخلاق در هوش مصنوعی
  • 87. سوگیری در الگوریتم ها
  • 88. شفافیت و توضیح پذیری
  • 89. حریم خصوصی داده ها
  • 90. مسئولیت پذیری در هوش مصنوعی
  • 91. ملاحظات قانونی و شرعی در هوش مصنوعی
  • 92. امنیت داده ها و مدل ها
  • 93. ملاحظات اقتصادی پیاده سازی هوش مصنوعی
  • 94. مدیریت تغییرات سازمانی
  • 95. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 96. نوآوری در سرویس های پیش بینی کننده
  • 97. روندهای نوظهور در Azure ML
  • 98. کاربرد هوش مصنوعی در صنایع مختلف
  • 99. توسعه مهارت های لازم برای کار با هوش مصنوعی

📚 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.