اکسپرس 24
کتاب حل مسائل چالش‌برانگیز با DE-MC در علوم داده

کتاب حل مسائل چالش‌برانگیز با DE-MC در علوم داده

تگ‌ها: DE-MC MCMC آمار بیزی الگوریتم DE بهینه‌سازی DE تحلیل داده علوم داده مدل‌سازی آماری نمونه‌گیری مونت‌کارلو 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 حل مسائل چالش‌برانگیز با DE-MC در علوم داده

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: Differential Evolution Markov Chain (DE-MC)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر روش DE-MC در علم داده
  • 2. مروری بر روش‌های حل مسئله در علم داده
  • 3. آشنایی با الگوریتم‌های جستجو و بهینه‌سازی
  • 4. مبانی نظری الگوریتم DE (Differential Evolution)
  • 5. مبانی نظری الگوریتم MC (Monte Carlo)
  • 6. ترکیب الگوریتم‌های DE و MC: DE-MC
  • 7. مزایای استفاده از روش DE-MC
  • 8. معایب و محدودیت‌های روش DE-MC
  • 9. کاربردهای روش DE-MC در بهینه‌سازی توابع
  • 10. کاربردهای روش DE-MC در مسائل خوشه‌بندی
  • 11. کاربردهای روش DE-MC در انتخاب ویژگی
  • 12. کاربردهای روش DE-MC در یادگیری ماشین
  • 13. کاربردهای روش DE-MC در شبکه‌های عصبی
  • 14. تنظیم پارامترهای الگوریتم DE
  • 15. تنظیم پارامترهای الگوریتم MC
  • 16. بهینه‌سازی پارامترهای DE-MC برای مسائل مختلف
  • 17. ارزیابی عملکرد الگوریتم DE-MC
  • 18. مقایسه DE-MC با سایر الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 19. آشنایی با کتابخانه‌های پیاده‌سازی DE-MC در پایتون
  • 20. پیاده‌سازی DE-MC با استفاده از NumPy
  • 21. پیاده‌سازی DE-MC با استفاده از SciPy
  • 22. پیاده‌سازی DE-MC با استفاده از scikit-learn
  • 23. حل مسئله بهینه‌سازی تابع ریاضی با DE-MC
  • 24. حل مسئله خوشه‌بندی داده‌ها با DE-MC
  • 25. حل مسئله انتخاب ویژگی با DE-MC
  • 26. حل مسئله آموزش مدل یادگیری ماشین با DE-MC
  • 27. حل مسئله بهینه‌سازی شبکه عصبی با DE-MC
  • 28. استفاده از DE-MC در مسائل چندهدفه
  • 29. بررسی تأثیر اندازه جمعیت در DE-MC
  • 30. بررسی تأثیر نرخ جهش در DE-MC
  • 31. بررسی تأثیر نرخ ترکیب در DE-MC
  • 32. بررسی تأثیر تابع هزینه در DE-MC
  • 33. استفاده از DE-MC در داده‌های با ابعاد بالا
  • 34. کاهش ابعاد داده‌ها قبل از استفاده از DE-MC
  • 35. پیش‌پردازش داده‌ها برای DE-MC
  • 36. مقابله با داده‌های پرت در DE-MC
  • 37. تکنیک‌های موازی‌سازی در DE-MC
  • 38. استفاده از DE-MC در محاسبات ابری
  • 39. کاربردهای DE-MC در داده‌کاوی
  • 40. کاربردهای DE-MC در تحلیل سری‌های زمانی
  • 41. کاربردهای DE-MC در پردازش تصویر
  • 42. کاربردهای DE-MC در پردازش سیگنال
  • 43. DE-MC و مسائل برنامه‌ریزی خطی
  • 44. DE-MC و مسائل برنامه‌ریزی غیرخطی
  • 45. DE-MC و مسائل برنامه‌ریزی عدد صحیح
  • 46. DE-MC و مسائل بهینه‌سازی ترکیبی
  • 47. تفسیر نتایج حاصل از DE-MC
  • 48. تحلیل حساسیت DE-MC
  • 49. استفاده از DE-MC در مسائل واقعی
  • 50. مطالعه موردی: بهینه‌سازی یک سیستم حمل و نقل با DE-MC
  • 51. مطالعه موردی: پیش‌بینی قیمت سهام با DE-MC
  • 52. مطالعه موردی: تشخیص تقلب با DE-MC
  • 53. آینده DE-MC در علم داده
  • 54. چالش‌ها و فرصت‌های پیش روی DE-MC
  • 55. روش‌های بهبود DE-MC
  • 56. ترکیب DE-MC با سایر روش‌های هوش مصنوعی
  • 57. استفاده از DE-MC در یادگیری تقویتی
  • 58. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با DE-MC
  • 59. استفاده از DE-MC در انتخاب مدل
  • 60. روش‌های ارزیابی پایداری DE-MC
  • 61. مقایسه DE-MC با الگوریتم‌های تکاملی دیگر
  • 62. استفاده از DE-MC در مسائل بهینه‌سازی چند‌وجهی
  • 63. بررسی همگرایی الگوریتم DE-MC
  • 64. تحلیل پیچیدگی زمانی الگوریتم DE-MC
  • 65. آشنایی با نرم‌افزارهای شبیه‌سازی DE-MC
  • 66. کاربرد DE-MC در مسائل مهندسی
  • 67. کاربرد DE-MC در مسائل زیست‌محیطی
  • 68. کاربرد DE-MC در مسائل اقتصادی
  • 69. کاربرد DE-MC در مسائل پزشکی
  • 70. آشنایی با مقالات معتبر در زمینه DE-MC
  • 71. تحقیق و توسعه در زمینه DE-MC

📚 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.