اکسپرس 24
کتاب مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت

کتاب مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت

تگ‌ها: Unsupervised Learning الگوریتم یادگیری ماشین تحلیل داده خوشه بندی داده کاوی داده‌های نامتوازن مدل‌سازی داده هوش مصنوعی یادگیری بدون نظارت یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن
  • 2. اهمیت مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
  • 3. بررسی انواع داده‌های نامتوازن
  • 4. شاخص‌های ارزیابی مدل برای داده‌های نامتوازن
  • 5. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Over-sampling)
  • 6. روش‌های نمونه‌برداری کمتر (Under-sampling)
  • 7. تکنیک‌های ترکیبی نمونه‌برداری
  • 8. یادگیری بدون نظارت: مفاهیم پایه
  • 9. خوشه‌بندی K-Means برای داده‌های نامتوازن
  • 10. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 11. الگوریتم DBSCAN و کاربرد آن در داده‌های نامتوازن
  • 12. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 13. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص ناهنجاری
  • 14. روش‌های مبتنی بر چگالی برای تشخیص ناهنجاری
  • 15. الگوریتم Isolation Forest
  • 16. One-Class SVM برای داده‌های نامتوازن
  • 17. خودرمزگذارها (Autoencoders) و تشخیص ناهنجاری
  • 18. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد و بهبود مدل‌سازی
  • 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 20. تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
  • 21. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی: t-SNE و UMAP
  • 22. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی
  • 23. شاخص‌های Silhouette و Davies-Bouldin
  • 24. شاخص Calinski-Harabasz
  • 25. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 26. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای داده‌های نامتوازن
  • 27. روش‌های فیلتر، پوشه و جاسازی برای انتخاب ویژگی
  • 28. استفاده از الگوریتم‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر یادگیری
  • 29. تطبیق الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت برای داده‌های نامتوازن
  • 30. استفاده از وزن‌دهی در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 31. ترکیب یادگیری بدون نظارت و یادگیری با نظارت
  • 32. استفاده از خروجی خوشه‌بندی به عنوان ورودی برای طبقه‌بندها
  • 33. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 34. مدل‌سازی داده‌های نامتوازن در حوزه‌های مختلف
  • 35. کاربردها در تشخیص تقلب
  • 36. کاربردها در تشخیص پزشکی
  • 37. کاربردها در تشخیص خرابی تجهیزات
  • 38. کاربردها در بازاریابی و پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 39. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری بدون نظارت برای داده‌های نامتوازن
  • 40. انتخاب بهترین روش بر اساس نوع داده و هدف
  • 41. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
  • 42. بررسی تاثیر داده‌های پرت (Outliers) بر نتایج
  • 43. روش‌های مقابله با داده‌های پرت
  • 44. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری بدون نظارت
  • 45. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 46. مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 47. تکنیک‌های مدیریت داده‌های گمشده
  • 48. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی نامتوازن
  • 49. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی نامتوازن
  • 50. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای داده‌های نامتوازن
  • 51. بررسی روش‌های جدید و نوظهور در مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
  • 52. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق خودرمزگذار
  • 53. استفاده از مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 54. آینده مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت
  • 55. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری بدون نظارت

📚 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.