اکسپرس 24
کتاب آموزش جامع تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم H2O.ai

کتاب آموزش جامع تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم H2O.ai

تگ‌ها: H2O.ai تحلیل آماری تحلیل داده علم داده علم داده کاربردی مدل‌سازی پیش‌بینی هوش مصنوعی هوش مصنوعی سازمانی یادگیری ماشین یادگیری ماشین خودکار

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 تحلیل داده و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم H2O.ai

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل‌های پیشرفته (Data Science & Advanced Analytics)

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی سازمانی با پلتفرم‌های متن‌باز

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی علم داده و جایگاه تحلیل‌های آماری در سازمان‌های هوشمند
  • 2. آشنایی با پلتفرم H2O.ai و معماری سیستم‌های توزیع‌شده برای تحلیل داده
  • 3. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب کتابخانه‌های H2O در زبان‌های پایتون و R
  • 4. بارگذاری و مدیریت مجموعه‌داده‌های حجیم در حافظه توزیع‌شده H2O
  • 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود با استفاده از ابزارهای H2O
  • 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها و استخراج ویژگی‌های کلیدی
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل متغیرها برای مدل‌سازی پیشرفته
  • 8. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده در پلتفرم H2O
  • 9. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک در مقیاس بزرگ
  • 10. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از تنظیم‌کننده‌ها
  • 11. آموزش مدل‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی در H2O
  • 12. کاربرد الگوریتم‌های تقویت گرادیان در پیش‌بینی‌های سازمانی
  • 13. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق در پلتفرم H2O برای تحلیل‌های پیچیده
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
  • 15. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و نمودارهای ROC در ارزیابی مدل
  • 16. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. تنظیم فراپارامترها به صورت خودکار با قابلیت AutoML در H2O
  • 18. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از متدهای SHAP و LIME
  • 19. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تصمیم‌گیری‌های هوشمند سازمانی
  • 20. خوشه‌بندی و شناسایی الگوهای پنهان با استفاده از الگوریتم K-Means
  • 21. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی در پلتفرم H2O
  • 22. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری ماشین
  • 23. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آتی در داده‌های سازمانی
  • 24. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 25. مدیریت و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده (MOJO و POJO)
  • 26. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی و سرورهای سازمانی
  • 27. مانیتورینگ و نظارت بر عملکرد مدل‌ها پس از استقرار
  • 28. امنیت داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در پروژه‌های تحلیل داده
  • 29. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین
  • 30. یکپارچه‌سازی خروجی‌های هوش مصنوعی با سامانه‌های تصمیم‌یار مدیریت
  • 31. مطالعه موردی تحلیل داده‌های مشتریان و پیش‌بینی ریزش
  • 32. مطالعه موردی بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بین
  • 33. اخلاق حرفه‌ای در تحلیل داده و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 34. مستندسازی پروژه‌های علم داده مطابق با استانداردهای سازمانی
  • 35. توسعه داشبوردهای مدیریتی بر پایه نتایج تحلیل‌های هوش مصنوعی
  • 36. کاربرد تحلیل داده در بهبود بهره‌وری فرآیندهای کسب‌وکار ایرانی
  • 37. استفاده از یادگیری ماشین در پایش سلامت تجهیزات صنعتی
  • 38. تحلیل داده‌های متنی و پردازش زبان طبیعی با ابزارهای H2O
  • 39. کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در تحلیل‌های مالی با رعایت موازین شرعی
  • 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی مدیریتی بر اساس یافته‌های الگوریتمیک

📚 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.