MAPress
کتاب کاربرد یادگیری نظارت شده در تحلیل داده

کتاب کاربرد یادگیری نظارت شده در تحلیل داده

تگ‌ها: تحلیل آماری تحلیل داده داده کاوی مدل های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده یادگیری نظارت شده در ایران

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 کاربرد یادگیری نظارت شده در تحلیل داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت شده (Supervised Learning)

🎓 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 یادگیری نظارت شده
  • 2. انواع داده ها در یادگیری نظارت شده
  • 3. پیش پردازش داده ها برای تحلیل
  • 4. پاکسازی داده های پرت
  • 5. نرمال سازی و مقیاس بندی داده ها
  • 6. مهندسی ویژگی
  • 7. انتخاب ویژگی
  • 8. رگرسیون خطی ساده
  • 9. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
  • 10. رگرسیون خطی چندگانه
  • 11. مدل های رگرسیون غیرخطی
  • 12. رگرسیون چندجمله ای
  • 13. تنظیم هایپرپارامترها در رگرسیون
  • 14. مقدمه ای بر طبقه بندی
  • 15. رگرسیون لجستیک
  • 16. ارزیابی مدل های طبقه بندی
  • 17. متریک های ارزیابی طبقه بندی (دقت، صحت، بازیابی)
  • 18. منحنی ROC و AUC
  • 19. درخت تصمیم برای طبقه بندی
  • 20. مرزهای تصمیم در درخت تصمیم
  • 21. قانون گذاری درخت تصمیم (pruning)
  • 22. ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 23. هسته ها در SVM
  • 24. شبکه عصبی پرسپترون چندلایه (MLP)
  • 25. توابع فعال سازی در شبکه عصبی
  • 26. پس انتشار خطا (Backpropagation)
  • 27. تنظیم هایپرپارامترها در شبکه عصبی
  • 28. یادگیری جمعی (Ensemble Learning)
  • 29. روش Bagging
  • 30. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 31. روش Boosting
  • 32. مدل AdaBoost
  • 33. مدل Gradient Boosting
  • 34. مدل XGBoost
  • 35. مدل LightGBM
  • 36. مدل CatBoost
  • 37. معرفی طبقه بندی بیز
  • 38. قضیه بیز
  • 39. طبقه بندی بیز ساده (Naive Bayes)
  • 40. انواع Naive Bayes (گوسی، چندجمله ای، برنولی)
  • 41. امتیازدهی و مدل سازی در Naive Bayes
  • 42. یادگیری نظارت شده برای تشخیص ناهنجاری
  • 43. مدل های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر تراکم
  • 44. مدل های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر فاصله
  • 45. مدل های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر درخت
  • 46. مدل های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر شبکه عصبی
  • 47. مقدمه ای بر تحلیل سری های زمانی
  • 48. پیش پردازش سری های زمانی
  • 49. مدل های رگرسیون برای سری های زمانی
  • 50. مدل ARIMA
  • 51. مدل SARIMA
  • 52. مدل های مبتنی بر شبکه عصبی برای سری های زمانی (LSTM, GRU)
  • 53. کاربرد یادگیری نظارت شده در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. مدل های Bag-of-Words
  • 55. مدل های TF-IDF
  • 56. مدل های Embedding (Word2Vec, GloVe)
  • 57. مدل های Recurrent Neural Network (RNN) برای NLP
  • 58. مدل های Transformer برای NLP
  • 59. کاربرد یادگیری نظارت شده در بینایی ماشین
  • 60. پردازش تصویر مقدماتی
  • 61. استخراج ویژگی در بینایی ماشین
  • 62. شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 63. معماری های معروف CNN (AlexNet, VGG, ResNet)
  • 64. تشخیص اشیاء (Object Detection)
  • 65. قطعه بندی تصویر (Image Segmentation)
  • 66. کاربرد یادگیری نظارت شده در سیستم های توصیه گر
  • 67. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 68. فیلترینگ مشارکتی
  • 69. مدل های ترکیبی برای سیستم های توصیه گر
  • 70. ارزیابی سیستم های توصیه گر
  • 71. مقدمه ای بر یادگیری نیمه نظارت شده
  • 72. روش های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 73. کاربرد یادگیری نیمه نظارت شده
  • 74. مقدمه ای بر یادگیری تقویتی (به عنوان زمینه)
  • 75. ملاحظات اخلاقی در تحلیل داده
  • 76. حفظ حریم خصوصی داده ها
  • 77. سوگیری در مدل های یادگیری ماشین
  • 78. قابلیت تفسیر مدل ها (Explainable AI)
  • 79. روش های مقایسه مدل ها
  • 80. بهینه سازی فرآیند یادگیری نظارت شده
  • 81. مدیریت پروژه های یادگیری ماشین
  • 82. استقرار مدل های یادگیری ماشین
  • 83. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 84. یادگیری نظارت شده در حوزه سلامت (مثال: تشخیص بیماری)
  • 85. یادگیری نظارت شده در حوزه مالی (مثال: پیش بینی قیمت سهام)
  • 86. یادگیری نظارت شده در حوزه بازاریابی (مثال: بخش بندی مشتریان)
  • 87. یادگیری نظارت شده در حوزه تولید (مثال: پیش بینی خرابی تجهیزات)
  • 88. آینده یادگیری نظارت شده
  • 89. روش های پیشرفته انتخاب ویژگی
  • 90. روش های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر
  • 91. مدل های یادگیری نظارت شده برای داده های نامتوازن
  • 92. بررسی عمیق تر مدل های Ensemble
  • 93. مدل های یادگیری نظارت شده برای داده های گراف
  • 94. ملاحظات امنیتی در مدل های یادگیری ماشین
  • 95. یادگیری نظارت شده و هوش مصنوعی مولد (به صورت کلی)
  • 96. جمع بندی و مسیرهای یادگیری بیشتر

📚 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.