کتاب اصول و کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی در هوش مصنوعی

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 اصول و کاربردهای الگوریتم‌های طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی در هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی در علوم داده
  • 2. مروری بر پیش‌پردازش داده‌ها و آماده‌سازی برای یادگیری نظارت‌شده
  • 3. روش‌های پاک‌سازی داده‌های نویزدار و مدیریت مقادیر مفقود
  • 4. انتخاب ویژگی‌ها و اهمیت کاهش ابعاد در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 5. مبانی آماری و توزیع داده‌ها در الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 6. آشنایی با الگوریتم طبقه‌بندی نزدیک‌ترین همسایه (k-Nearest Neighbors)
  • 7. پیاده‌سازی و تحلیل عملکرد الگوریتم k-NN در مسائل واقعی
  • 8. مبانی ریاضی و منطق حاکم بر الگوریتم درخت تصمیم
  • 9. روش‌های هرس کردن درخت تصمیم برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 10. آشنایی با الگوریتم جنگل تصادفی و مزایای آن در دقت پیش‌بینی
  • 11. بررسی الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) و مفهوم حاشیه بهینه
  • 12. استفاده از توابع هسته (Kernel Trick) برای داده‌های غیرخطی در SVM
  • 13. مبانی رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در طبقه‌بندی دودویی
  • 14. تحلیل تابع زیان و بهینه‌سازی در مدل‌های طبقه‌بندی خطی
  • 15. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون چندلایه
  • 16. الگوریتم‌های یادگیری جمعی (Ensemble Learning) و روش‌های ترکیب مدل‌ها
  • 17. آشنایی با روش‌های تقویت‌کننده (Boosting) و الگوریتم AdaBoost
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان تقویتی (Gradient Boosting)
  • 19. معرفی معیارهای ارزیابی ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 20. محاسبه دقت (Accuracy)، فراخوانی (Recall) و امتیاز F1
  • 21. بررسی منحنی مشخصه عملکرد سیستم (ROC) و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 22. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی در داده‌های نامتوازن
  • 23. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) برای اطمینان از تعمیم‌پذیری
  • 24. تنظیم ابرپارامترها و بهینه‌سازی عملکرد مدل
  • 25. مقایسه الگوریتم‌های طبقه‌بندی بر اساس پیچیدگی محاسباتی
  • 26. بررسی کاربرد طبقه‌بندی در تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی
  • 27. شناسایی الگوها در داده‌های سری زمانی با استفاده از طبقه‌بندی
  • 28. اخلاق در هوش مصنوعی و اهمیت شفافیت در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در فرآیند آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 30. پیاده‌سازی پروژه‌های طبقه‌بندی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون
  • 31. مستندسازی نتایج و گزارش‌دهی دقیق معیارهای ارزیابی مدل
  • 32. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در سامانه‌های عملیاتی
  • 33. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در طول چرخه عمر محصول
  • 34. ارائه راهکارهای بهبود مدل پس از استقرار و پایش عملکرد
  • 35. چشم‌انداز کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در صنایع و مدیریت داده‌ها

📚 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.