اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی و تحلیل داده با Scikit-Learn

کتاب آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی و تحلیل داده با Scikit-Learn

تگ‌ها: آموزش Scikit-Learn الگوریتم‌های طبقه‌بندی تحلیل داده با پایتون خوشه‌بندی داده‌ها رگرسیون در پایتون علم داده مدل‌سازی پیش‌بینانه هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

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 آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی و تحلیل داده با Scikit-Learn

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کاربردی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های پایتون

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
  • 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه Scikit-Learn
  • 3. آشنایی با ساختار داده‌ها و آرایه‌های عددی در NumPy
  • 4. تحلیل و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Pandas
  • 5. تکنیک‌های پاک‌سازی و مدیریت داده‌های ناقص
  • 6. روش‌های نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های ورودی
  • 7. مفهوم مدل‌سازی و تفکیک داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
  • 8. درک مبانی طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی مدل
  • 9. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی
  • 10. ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 11. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
  • 12. استفاده از روش اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود دقت مدل
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای طبقه‌بندی داده‌ها
  • 14. کاربرد الگوریتم‌های درخت تصمیم در تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 15. روش‌های هرس کردن و بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم
  • 16. مبانی یادگیری مجموعه‌ای و الگوریتم جنگل تصادفی
  • 17. تنظیم فراپارامترها برای بهبود عملکرد مدل‌های جنگل تصادفی
  • 18. آشنایی با ماشین‌های بردار پشتیبان و مفهوم حاشیه حداکثری
  • 19. استفاده از هسته‌ها برای حل مسائل طبقه‌بندی غیرخطی
  • 20. مفهوم خوشه‌بندی و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 21. پیاده‌سازی الگوریتم K-means برای تحلیل خوشه‌ای
  • 22. روش‌های انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها در الگوریتم K-means
  • 23. مبانی کاهش ابعاد و الگوریتم تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 24. کاربرد کاهش ابعاد در بهبود سرعت و دقت مدل‌های یادگیری
  • 25. آشنایی با الگوریتم‌های تقویت گرادیان برای مسائل پیچیده
  • 26. معرفی مدل‌های XGBoost و LightGBM در محیط Scikit-Learn
  • 27. استفاده از خط لوله برای اتوماسیون فرآیند یادگیری ماشین
  • 28. تکنیک‌های مهندسی ویژگی و استخراج ویژگی‌های کلیدی
  • 29. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. مدیریت داده‌های نامتوازن و روش‌های نمونه‌برداری مجدد
  • 31. استفاده از منحنی‌های یادگیری برای تشخیص رفتار مدل
  • 32. آموزش ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده با Joblib
  • 33. پیاده‌سازی یک پروژه کاربردی تحلیل داده‌های اقتصادی و آماری
  • 34. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری در داده‌ها
  • 35. اصول حفاظت از حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کاربران
  • 36. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
  • 37. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای کاربردهای بلادرنگ
  • 38. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 39. تلفیق مدل‌های مختلف یادگیری برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 40. نقشه راه یادگیری عمیق و ادامه مسیر در علوم داده

📚 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.