اکسپرس 24
کتاب راهنمای کاربردی تنظیم فراپارامترها در زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های داده‌محور

کتاب راهنمای کاربردی تنظیم فراپارامترها در زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های داده‌محور

تگ‌ها: برنامه‌نویسی R بهینه‌سازی مدل تحلیل داده تنظیم فراپارامترها داده‌کاوی علوم داده مدل‌سازی آماری هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین با R

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 راهنمای کاربردی تنظیم فراپارامترها در زبان برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های داده‌محور

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های آماری و پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش فراپارامترها در بهبود دقت مدل
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی R برای تحلیل‌های داده‌محور
  • 3. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی مدل‌های آماری و پیش‌بینی‌کننده
  • 4. ساختار داده‌ها و پیش‌پردازش برای مدل‌سازی دقیق
  • 5. تفاوت پارامتر و فراپارامتر در الگوریتم‌های یادگیری
  • 6. روش‌های تقسیم‌بندی داده‌ها برای ارزیابی مدل
  • 7. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیونی و طبقه‌بندی
  • 8. تجزیه و تحلیل بایاس و واریانس در مدل‌های پیش‌بینی
  • 9. بررسی الگوریتم‌های پایه در بسته نرم‌افزاری caret
  • 10. بهینه‌سازی فراپارامترها با استفاده از روش جستجوی شبکه‌ای
  • 11. پیاده‌سازی جستجوی تصادفی برای یافتن مقادیر بهینه
  • 12. کاربرد الگوریتم‌های مبتنی بر بهینه‌سازی بیزی در R
  • 13. تنظیم فراپارامترها در مدل‌های رگرسیون خطی و تعمیم‌یافته
  • 14. بهینه‌سازی مدل‌های جنگل تصادفی برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 15. تنظیم پارامترهای درخت‌های تصمیم‌گیری در R
  • 16. کاربرد بسته‌های mlr3 برای مدیریت چرخه‌های بهینه‌سازی
  • 17. تنظیم فراپارامترها در مدل‌های ماشین بردار پشتیبان
  • 18. استفاده از روش‌های اعتبارسنجی متقاطع در فرآیند تنظیم
  • 19. مدیریت پیچیدگی محاسباتی در بهینه‌سازی‌های سنگین
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های تقویت گرادیان با کتابخانه xgboost
  • 21. تنظیم پارامترهای مدل‌های شبکه عصبی مصنوعی در R
  • 22. ارزیابی تأثیر مقیاس‌بندی داده‌ها بر عملکرد فراپارامترها
  • 23. استفاده از روش‌های موازی‌سازی برای تسریع در تنظیم مدل
  • 24. بررسی نقش توابع زیان در فرآیند بهینه‌سازی
  • 25. روش‌های انتخاب ویژگی و تأثیر آن بر تنظیم فراپارامترها
  • 26. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات فراپارامترها
  • 27. مانیتورینگ و ثبت نتایج در فرآیندهای بهینه‌سازی تکرارپذیر
  • 28. کاربرد بسته‌های مدرن در خودکارسازی تنظیم فراپارامترها
  • 29. رفع مشکل بیش‌برازش از طریق تنظیم دقیق فراپارامترها
  • 30. تکنیک‌های تنظیم مدل‌های خوشه‌بندی و یادگیری بدون ناظر
  • 31. مقایسه عملکرد مدل‌های تنظیم‌شده با مدل‌های پیش‌فرض
  • 32. مستندسازی فرآیند تنظیم مدل برای گزارش‌های تحلیل داده
  • 33. بهینه‌سازی مدل‌های سری زمانی در محیط R
  • 34. اصول اخلاقی و دقت در گزارش‌دهی نتایج مدل‌های آماری
  • 35. توسعه زیرساخت‌های محاسباتی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 36. مدیریت حافظه در هنگام اجرای جستجوهای گسترده فراپارامترها
  • 37. کاربرد مدل‌های ترکیبی و تنظیم فراپارامترهای آن‌ها
  • 38. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای پایش روند بهینه‌سازی
  • 39. بهینه‌سازی مدل‌های مبتنی بر یادگیری عمیق با استفاده از keras
  • 40. بررسی خطاهای رایج در تنظیم فراپارامترها و روش‌های رفع آن‌ها
  • 41. تلفیق دانش آماری و مهارت‌های برنامه‌نویسی در تحلیل داده
  • 42. نکات کلیدی در پیاده‌سازی مدل‌های پایدار برای کاربردهای رسمی
  • 43. توسعه پروژه‌های تحلیل داده با رعایت استانداردهای علمی کشور

📚 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.