کتاب تحلیل و ارزیابی معیارهای طبقه‌بندی در مواجهه با عدم توازن داده‌ها

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 تحلیل و ارزیابی معیارهای طبقه‌بندی در مواجهه با عدم توازن داده‌ها

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: ارزیابی مدل‌های 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 تحلیل آماری
  • 2. مبانی آماری در علم داده
  • 3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌ها
  • 4. مفهوم عدم توازن داده‌ها
  • 5. اهمیت عدم توازن داده‌ها در طبقه‌بندی
  • 6. شناسایی مسائل عدم توازن داده‌ها
  • 7. انواع معیارهای طبقه‌بندی
  • 8. معیارهای دقت و صحت
  • 9. حساسیت و ویژگی
  • 10. مقادیر پیش‌بینی مثبت و منفی
  • 11. منحنی ROC و AUC
  • 12. منحنی دقت-بازیابی
  • 13. اهمیت انتخاب معیار مناسب
  • 14. تأثیر عدم توازن بر معیارهای سنتی
  • 15. روش‌های ارزیابی مدل در عدم توازن داده‌ها
  • 16. نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 17. نمونه‌گیری بیش از حد (Oversampling)
  • 18. نمونه‌گیری کم از حد (Undersampling)
  • 19. ترکیب نمونه‌گیری
  • 20. روش‌های مبتنی بر تولید داده مصنوعی
  • 21. تکنیک SMOTE
  • 22. انواع SMOTE
  • 23. تکنیک ADASYN
  • 24. روش‌های مبتنی بر الگوریتم
  • 25. تغییر تابع هزینه (Cost-Sensitive Learning)
  • 26. یادگیری مبتنی بر مجموعه (Ensemble Learning)
  • 27. روش‌های ترکیبی
  • 28. ارزیابی مدل در داده‌های نامتوازن
  • 29. شاخص‌های عملکرد مدل
  • 30. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 31. تحلیل حساسیت و ویژگی
  • 32. تحلیل منحنی ROC
  • 33. تحلیل منحنی دقت-بازیابی
  • 34. انتخاب آستانه طبقه‌بندی
  • 35. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 36. اعتبارسنجی K-Fold
  • 37. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
  • 38. اعتبارسنجی LOOCV
  • 39. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی نامتوازن
  • 40. مدل‌های خطی در عدم توازن داده‌ها
  • 41. مدل‌های مبتنی بر درخت در عدم توازن داده‌ها
  • 42. مدل‌های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 43. مدل‌های مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 44. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 45. کاربرد علم داده در شناسایی و پیش‌بینی حوادث
  • 46. مطالعه موردی: حوادث برخورد پرندگان با هواپیما
  • 47. جمع‌آوری داده‌های حوادث پرندگان
  • 48. پیش‌پردازش داده‌های حوادث
  • 49. ویژگی‌های مرتبط با حوادث پرندگان
  • 50. مدل‌سازی عدم توازن در داده‌های حوادث
  • 51. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی حوادث
  • 52. بهبود دقت پیش‌بینی حوادث
  • 53. کاربرد معیارهای طبقه‌بندی در مدیریت ریسک
  • 54. تحلیل هزینه‌های ناشی از حوادث
  • 55. بهینه‌سازی تصمیم‌گیری بر اساس پیش‌بینی‌ها
  • 56. ملاحظات اخلاقی در علم داده
  • 57. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 58. شفافیت در مدل‌سازی
  • 59. مسئولیت‌پذیری در نتایج
  • 60. تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 61. پیش‌بینی و جلوگیری از وقوع حوادث
  • 62. نقش علم داده در ایمنی پرواز
  • 63. اصول طراحی سیستم‌های هشدار دهنده
  • 64. ارزیابی اثربخشی سیستم‌های هشدار دهنده
  • 65. مطالعات موردی از حوادث واقعی
  • 66. درس‌های آموخته شده از حوادث
  • 67. پیش‌بینی نقاط حادثه‌خیز
  • 68. توسعه مدل‌های پیشرفته‌تر
  • 69. استفاده از داده‌های مکانی
  • 70. استفاده از داده‌های زمانی
  • 71. یکپارچه‌سازی منابع داده مختلف
  • 72. تحلیل سری‌های زمانی حوادث
  • 73. مدل‌سازی پیش‌بینانه برای حوادث
  • 74. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینانه
  • 75. پیاده‌سازی مدل‌ها در سیستم‌های عملیاتی
  • 76. نظارت مستمر بر عملکرد مدل‌ها
  • 77. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 78. مدیریت عدم قطعیت در پیش‌بینی‌ها
  • 79. تاثیر عوامل محیطی بر حوادث
  • 80. تاثیر عوامل انسانی بر حوادث
  • 81. تاثیر عوامل سازه‌ای بر حوادث
  • 82. تحلیل علل ریشه‌ای حوادث
  • 83. یادگیری از تجربیات گذشته
  • 84. توسعه راهکارهای پیشگیرانه
  • 85. نقش هوش مصنوعی در ارتقاء ایمنی
  • 86. تحلیل آماری پیشرفته در علم داده
  • 87. روش‌های آماری برای داده‌های نامتوازن
  • 88. مفاهیم آماری در مدل‌سازی یادگیری ماشین
  • 89. آزمون فرض آماری در ارزیابی مدل
  • 90. تحلیل واریانس در مقایسه مدل‌ها
  • 91. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 92. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای داده‌های تصویری
  • 93. شبکه‌های عصبی بازگشتی برای داده‌های ترتیبی
  • 94. مدل‌های ترکیبی برای بهبود عملکرد
  • 95. ارزیابی و اعتبارسنجی نهایی مدل‌ها
  • 96. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی
  • 97. گزارش‌دهی نتایج و یافته‌ها
  • 98. ارائه توصیه‌ها برای بهبود ایمنی
  • 99. برنامه‌ریزی برای آینده علم داده در ایمنی هوایی
  • 100. کاربرد علم داده در پیش‌بینی سایر حوادث.

📚 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.