اکسپرس 24
کتاب استفاده از Autoencoder برای کشف ناهنجاری اعتباری

کتاب استفاده از Autoencoder برای کشف ناهنجاری اعتباری

تگ‌ها: Autoencoder اعتبارسنجی ریسک اوراق قرضه تحلیل داده ریسک اعتباری کشف ناهنجاری مالی هوش مصنوعی هوش مصنوعی مالی 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 استفاده از Autoencoder برای کشف ناهنجاری اعتباری

موضوع کلی: هوش مصنوعی در مالی

موضوع میانی: کاربرد هوش مصنوعی در خودکارسازی فرآیند کشف و ارزیابی ریسک‌های اعتباری در اوراق قرضه خزانه‌داری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و تشخیص ناهنجاری
  • 2. مفاهیم پایه شبکه‌های عصبی
  • 3. Autoencoder چیست و چگونه کار می‌کند؟
  • 4. معماری‌های مختلف Autoencoder
  • 5. Autoencoderهای زیر نظارت شده در مقابل Autoencoderهای بدون نظارت
  • 6. آماده‌سازی داده برای Autoencoder
  • 7. پیش‌پردازش داده‌های اعتباری
  • 8. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای مدل
  • 9. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 10. پیاده‌سازی Autoencoder با استفاده از پایتون و TensorFlow/Keras
  • 11. تابع زیان و بهینه‌سازی در Autoencoder
  • 12. ارزیابی عملکرد Autoencoder
  • 13. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خطای بازسازی
  • 14. تعیین آستانه برای تشخیص ناهنجاری
  • 15. کاربرد Autoencoder در تشخیص تقلب‌های اعتباری
  • 16. تشخیص الگوهای غیرمعمول در تراکنش‌ها
  • 17. شناسایی مشتریان پرخطر
  • 18. بهبود دقت تشخیص ناهنجاری با استفاده از Autoencoderهای انباشته
  • 19. Autoencoderهای متغیر (Variational Autoencoders)
  • 20. Autoencoderهای قراردادی (Contractive Autoencoders)
  • 21. Autoencoderهای کاهشی (Denoising Autoencoders)
  • 22. استفاده از Autoencoder برای کاهش ابعاد داده‌های اعتباری
  • 23. تجسم داده‌های اعتباری با استفاده از Autoencoder
  • 24. مقایسه Autoencoder با سایر روش‌های تشخیص ناهنجاری
  • 25. روش‌های آماری تشخیص ناهنجاری
  • 26. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی
  • 27. روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 28. چالش‌های پیاده‌سازی Autoencoder در داده‌های اعتباری
  • 29. داده‌های نامتعادل
  • 30. داده‌های با نویز
  • 31. مقیاس‌پذیری مدل
  • 32. بهینه‌سازی hyperparameterهای Autoencoder
  • 33. روش‌های تنظیم دقیق hyperparameters
  • 34. استفاده از cross-validation برای ارزیابی مدل
  • 35. استفاده از Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری‌های زمانی در داده‌های اعتباری
  • 36. مدل‌های Autoencoder بازگشتی (Recurrent Autoencoders)
  • 37. تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی تراکنش‌ها
  • 38. استفاده از Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری‌های مکانی در داده‌های اعتباری
  • 39. Autoencoderهای کانولوشنال (Convolutional Autoencoders)
  • 40. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جغرافیایی تراکنش‌ها
  • 41. استفاده از Autoencoder برای شناسایی ناهنجاری‌های ترکیبی در داده‌های اعتباری
  • 42. ترکیب Autoencoder با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. بهبود قابلیت تفسیر مدل Autoencoder
  • 44. تکنیک‌های Shapley Values و LIME
  • 45. استفاده از Autoencoder برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های اعتباری با حجم بالا
  • 46. روش‌های موازی‌سازی آموزش مدل
  • 47. استفاده از GPU برای تسریع آموزش مدل
  • 48. محافظت از حریم خصوصی در تشخیص ناهنجاری اعتباری
  • 49. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 50. تکنیک‌های حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 51. بررسی موردی: پیاده‌سازی Autoencoder برای تشخیص تقلب در یک بانک
  • 52. تحلیل نتایج و ارائه گزارش
  • 53. چالش‌های اخلاقی در استفاده از Autoencoder برای تشخیص ناهنجاری اعتباری
  • 54. تبعیض و انصاف در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. آینده Autoencoder در تشخیص ناهنجاری اعتباری
  • 56. تحقیقات و روندهای جدید

📚 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.