اکسپرس 24
کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در پروژه‌های تحلیل داده و تصمیم‌گیری هوشمند

کتاب راهنمای جامع پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در پروژه‌های تحلیل داده و تصمیم‌گیری هوشمند

تگ‌ها: Machine Learning الگوریتم‌های طبقه‌بندی پیاده‌سازی الگوریتم تحلیل داده تصمیم‌گیری هوشمند داده‌کاوی علوم داده 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 راهنمای جامع پیاده‌سازی الگوریتم‌های طبقه‌بندی در پروژه‌های تحلیل داده و تصمیم‌گیری هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده
  • 2. آشنایی با چرخه‌حیات پروژه‌های یادگیری ماشین در چارچوب استاندارد
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه‌های داده
  • 4. پاک‌سازی داده‌های نویزدار و استانداردسازی ویژگی‌ها
  • 5. روش‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد برای افزایش دقت مدل
  • 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها و شناسایی الگوهای آماری
  • 7. معرفی الگوریتم طبقه‌بندی درخت تصمیم و نحوه پیاده‌سازی
  • 8. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 9. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی و کاربرد آن در دسته‌بندی داده‌ها
  • 10. مبانی ریاضی طبقه‌بندی‌کننده بیز ساده
  • 11. پیاده‌سازی مدل بیز ساده برای تحلیل متون و داده‌های دسته‌بندی‌شده
  • 12. آشنایی با رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن در پیش‌بینی‌های دوگانه
  • 13. توسعه رگرسیون لجستیک برای مسائل چندکلاسه
  • 14. مبانی ماشین بردار پشتیبان و مفهوم ابرصفحه بهینه
  • 15. کاربرد توابع هسته در ماشین بردار پشتیبان برای داده‌های غیرخطی
  • 16. معرفی الگوریتم جنگل تصادفی و قدرت یادگیری جمعی
  • 17. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی برای بهبود عملکرد مدل
  • 18. الگوریتم‌های تقویت گرادیان و نقش آن‌ها در افزایش دقت پیش‌بینی
  • 19. پیاده‌سازی مدل‌های تقویت گرادیان با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 20. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی به عنوان طبقه‌بندی‌کننده
  • 21. معماری پرسپترون چندلایه و نحوه آموزش آن
  • 22. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی شامل دقت و فراخوانی
  • 23. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و نمودار منحنی مشخصه عملکرد سیستم
  • 24. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی پایداری مدل
  • 25. مدیریت عدم تعادل در کلاس‌های داده با تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 26. تلفیق مدل‌ها برای افزایش دقت در تصمیم‌گیری هوشمند
  • 27. کاربرد مدل‌های طبقه‌بندی در سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری سازمانی
  • 28. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند تشخیص ناهنجاری در داده‌های بانکی
  • 29. تحلیل هوشمند داده‌های مشتریان برای بهبود خدمات با الگوریتم‌های طبقه‌بندی
  • 30. کاربرد طبقه‌بندی در مدیریت ریسک و اعتبارسنجی مشتریان
  • 31. پیاده‌سازی عملیاتی یک پروژه تحلیل داده از ابتدا تا انتها
  • 32. مستندسازی نتایج و ارائه گزارش‌های تحلیلی برای مدیران تصمیم‌گیر
  • 33. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
  • 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در اجرای الگوریتم‌های سنگین داده‌کاوی
  • 35. استقرار مدل‌های طبقه‌بندی در محیط‌های عملیاتی و تولیدی
  • 36. پایش مستمر مدل‌های یادگیری ماشین و بازآموزی دوره‌ای
  • 37. آینده‌نگری در توسعه الگوریتم‌های بومی تحلیل داده و هوش مصنوعی

📚 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.