اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین کاربردی: پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی (KNN) در تحلیل داده‌ها

کتاب یادگیری ماشین کاربردی: پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی (KNN) در تحلیل داده‌ها

تگ‌ها: الگوریتم KNN الگوریتم‌های یادگیری ماشین پردازش داده‌ها تحلیل داده‌های هوشمند خوشه‌بندی داده‌ها داده‌کاوی طبقه‌بندی آماری 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 یادگیری ماشین کاربردی: پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی (KNN) در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین و خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش الگوریتم‌های مبتنی بر نمونه
  • 2. مفاهیم پایه در فضای ویژگی‌ها و مقیاس‌گذاری داده‌ها
  • 3. آشنایی با الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در تحلیل داده‌ها
  • 4. اهمیت انتخاب معیار فاصله در الگوریتم‌های یادگیری
  • 5. بررسی فاصله اقلیدسی در فضای چندبعدی
  • 6. تحلیل فاصله منهتن و کاربرد آن در داده‌های گسسته
  • 7. معرفی فاصله مینکوفسکی و تعمیم معیارهای فاصله
  • 8. نقش پارامتر کا در عملکرد الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
  • 9. چالش‌های انتخاب تعداد بهینه همسایگان
  • 10. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی
  • 11. مدیریت داده‌های پرت و اثر آن بر همسایگی
  • 12. استفاده از روش‌های وزن‌دهی به همسایگان بر اساس فاصله
  • 13. پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در محیط پایتون
  • 14. تحلیل ساختار داده‌های آموزشی و تست در یادگیری ماشین
  • 15. بهینه‌سازی جستجوی همسایگی با استفاده از ساختار درختی کی-دی
  • 16. کاربرد الگوریتم در مسائل دسته‌بندی داده‌های متنی
  • 17. استفاده از الگوریتم در مسائل رگرسیون و پیش‌بینی مقادیر
  • 18. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 19. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود پایداری مدل
  • 20. بررسی تعادل بین سوگیری و واریانس در الگوریتم‌های همسایگی
  • 21. شناسایی الگوها و خوشه‌بندی داده‌های ساختاریافته
  • 22. تحلیل عملکرد الگوریتم در مجموعه داده‌های بزرگ
  • 23. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت جستجو
  • 24. به‌کارگیری فیلترهای هوشمند در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 25. مقایسه الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی با سایر مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 26. تجسم تصمیم‌گیری مدل در فضای دوبعدی و سه‌بعدی
  • 27. پیاده‌سازی کاربردی برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 28. اصول اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها
  • 29. چارچوب‌های قانونی مدیریت داده‌های کلان در نظام جمهوری اسلامی ایران
  • 30. بهینه‌سازی محاسباتی برای اجرای الگوریتم در سامانه‌های بومی
  • 31. مستندسازی نتایج تحلیل داده و گزارش‌دهی هوشمند
  • 32. تلفیق الگوریتم‌های همسایگی با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 33. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در پیاده‌سازی‌های بلادرنگ
  • 34. مطالعه موردی تحلیل داده‌های کشاورزی با استفاده از یادگیری ماشین
  • 35. مطالعه موردی تحلیل داده‌های آموزشی و پیش‌بینی وضعیت تحصیلی
  • 36. مطالعه موردی تحلیل داده‌های سلامت مطابق با پروتکل‌های وزارت بهداشت
  • 37. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری در بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی
  • 38. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده‌های هوشمند
  • 39. پیش‌بینی تقاضا در بازارهای داخلی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر نمونه
  • 40. آینده هوش مصنوعی و جایگاه تحلیل داده‌های هوشمند در 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.