اکسپرس 24
کتاب جامع یادگیری ماشین با پایتون و R: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش

کتاب جامع یادگیری ماشین با پایتون و R: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش

تگ‌ها: آموزش پایتون الگوریتم‌های یادگیری ماشین برنامه‌نویسی R تحلیل پیش‌بینانه تحلیل داده‌های بزرگ داده‌کاوی علوم داده هوش مصنوعی یادگیری آماری یادگیری ماشین

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 جامع یادگیری ماشین با پایتون و R: از مبانی تا پیاده‌سازی کاربردی در صنعت و پژوهش

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
  • 2. مروری بر اکوسیستم پایتون و ابزارهای تحلیل داده
  • 3. مقدمه‌ای بر محیط برنامه‌نویسی R و کتابخانه‌های آماری
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
  • 5. پاک‌سازی داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها
  • 6. کار با کتابخانه‌های Pandas و NumPy برای تحلیل داده
  • 7. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی با Matplotlib و Seaborn
  • 8. رگرسیون خطی ساده و مفاهیم آماری مرتبط
  • 9. رگرسیون خطی چندگانه و ارزیابی مدل
  • 10. فرضیات رگرسیون خطی و بررسی انحرافات
  • 11. رگرسیون چندجمله‌ای و برازش غیرخطی
  • 12. رگرسیون SVR و کاربرد آن در پیش‌بینی دقیق
  • 13. درخت‌های تصمیم در رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 14. جنگل‌های تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
  • 15. رگرسیون لجستیک برای مسائل طبقه‌بندی
  • 16. ماشین بردار پشتیبان و تحلیل حاشیه جداسازی
  • 17. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در طبقه‌بندی
  • 18. الگوریتم بیز ساده برای تحلیل متن و داده‌های طبقه‌بندی شده
  • 19. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت و خوشه‌بندی
  • 20. خوشه‌بندی K-means و تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها
  • 21. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل دندروگرام
  • 22. الگوریتم‌های کاهش ابعاد با PCA
  • 23. کاهش ابعاد با LDA و Kernel PCA
  • 24. قوانین انجمنی و الگوریتم Apriori برای تحلیل سبد خرید
  • 25. الگوریتم Eclat برای تحلیل الگوهای تکرارپذیر
  • 26. یادگیری تقویتی و مفهوم فرآیند تصمیم‌گیری مارکوف
  • 27. الگوریتم Upper Confidence Bound در یادگیری تقویتی
  • 28. بهینه‌سازی با Thompson Sampling
  • 29. پردازش زبان طبیعی و تحلیل احساسات متون فارسی
  • 30. ایجاد مدل‌های طبقه‌بندی متن با استفاده از Bag of Words
  • 31. شبکه‌های عصبی مصنوعی و مبانی یادگیری عمیق
  • 32. پیاده‌سازی پرسپترون چندلایه با کتابخانه Keras
  • 33. مفاهیم پس‌انتشار خطا و بهینه‌سازی وزن‌ها
  • 34. تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
  • 35. شبکه‌های عصبی کانولوشنی برای تحلیل تصاویر
  • 36. معرفی یادگیری انتقالی و استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 37. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Cross Validation
  • 38. بهینه‌سازی ابرپارامترها با Grid Search
  • 39. تحلیل سری‌های زمانی و مدل‌های ARIMA
  • 40. پیش‌بینی تقاضا در صنعت با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. روش‌های ترکیبی و Ensemble Learning
  • 42. الگوریتم‌های تقویت گرادیان مانند XGBoost
  • 43. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
  • 44. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در جمع‌آوری داده‌ها
  • 45. کاربرد یادگیری ماشین در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی کشور
  • 46. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Flask و FastAPI
  • 47. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر شده
  • 48. پروژه عملی: پیش‌بینی قیمت مسکن با داده‌های محلی
  • 49. پروژه عملی: سیستم توصیه‌گر محصولات برای فروشگاه‌های آنلاین
  • 50. پروژه عملی: تحلیل ناهنجاری در داده‌های تراکنش‌های مالی قانونی

📚 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.