اکسپرس 24
کتاب سیستم‌های تشخیص ناهنجاری: ارزیابی و بهینه‌سازی

کتاب سیستم‌های تشخیص ناهنجاری: ارزیابی و بهینه‌سازی

تگ‌ها: anomaly detection ارزیابی سیستم الگوریتم تشخیص ناهنجاری امنیت داده تحلیل داده تشخیص ناهنجاری داده کاوی سیستم‌های هوشمند هوش مصنوعی 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 سیستم‌های تشخیص ناهنجاری: ارزیابی و بهینه‌سازی

موضوع کلی: تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تشخیص الگوهای غیرمعمول

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری
  • 2. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در دنیای واقعی
  • 3. انواع داده‌ها و چالش‌های تشخیص ناهنجاری
  • 4. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری
  • 5. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص ناهنجاری
  • 6. روش‌های مبتنی بر چگالی برای تشخیص ناهنجاری
  • 7. تشخیص ناهنجاری با استفاده از خوشه‌بندی
  • 8. درخت‌های تصمیم‌گیری برای تشخیص ناهنجاری
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص ناهنجاری
  • 10. شبکه‌های عصبی مصنوعی برای تشخیص ناهنجاری
  • 11. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای تشخیص ناهنجاری
  • 12. روش‌های مبتنی بر جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 13. روش‌های مبتنی بر همسایگی نزدیک‌ترین (k-NN)
  • 14. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی
  • 15. تشخیص ناهنجاری در گراف‌ها
  • 16. تشخیص ناهنجاری در تصاویر
  • 17. تشخیص ناهنجاری در متن
  • 18. ارزیابی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری: معیارها و چالش‌ها
  • 19. دقت (Precision) و فراخوانی (Recall) در تشخیص ناهنجاری
  • 20. منحنی ROC و AUC در ارزیابی ناهنجاری
  • 21. متریک F1-Score برای ارزیابی عملکرد
  • 22. آستانه‌گذاری (Thresholding) در تشخیص ناهنجاری
  • 23. تشخیص ناهنجاری یک‌کلاسه (One-Class Classification)
  • 24. تشخیص ناهنجاری چندکلاسه (Multi-Class Anomaly Detection)
  • 25. نرم‌افزارهای متن‌باز برای تشخیص ناهنجاری
  • 26. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری با پایتون (Python) و کتابخانه scikit-learn
  • 27. استفاده از کتابخانه Isolation Forest در پایتون
  • 28. استفاده از کتابخانه OneClassSVM در پایتون
  • 29. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مالی
  • 30. تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
  • 31. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های کامپیوتری
  • 32. تشخیص حملات سایبری با استفاده از تشخیص ناهنجاری
  • 33. تشخیص ناهنجاری در سنسورهای صنعتی
  • 34. تشخیص خرابی تجهیزات با استفاده از تشخیص ناهنجاری
  • 35. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پزشکی
  • 36. تشخیص بیماری‌ها با استفاده از تشخیص ناهنجاری
  • 37. تشخیص ناهنجاری در داده‌های ترافیکی
  • 38. پیش‌بینی ترافیک با تشخیص ناهنجاری
  • 39. تشخیص ناهنجاری در داده‌های هواشناسی
  • 40. تشخیص تغییرات اقلیمی با تشخیص ناهنجاری
  • 41. روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods) در تشخیص ناهنجاری
  • 42. بهینه‌سازی پارامترهای سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 43. انتخاب ویژگی (Feature Selection) در تشخیص ناهنجاری
  • 44. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) برای بهبود کارایی
  • 45. مقابله با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 46. استفاده از داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 47. تفسیر نتایج تشخیص ناهنجاری
  • 48. تصویرسازی (Visualization) ناهنجاری‌ها
  • 49. چالش‌های تشخیص ناهنجاری در داده‌های بزرگ
  • 50. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جریانی (Stream Data)
  • 51. یادگیری فعال (Active Learning) در تشخیص ناهنجاری
  • 52. تشخیص ناهنجاری بر اساس قوانین (Rule-Based Anomaly Detection)
  • 53. تشخیص ناهنجاری با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 54. تشخیص ناهنجاری در داده‌های چندرسانه‌ای (Multimedia Data)
  • 55. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مکانی (Spatial Data)
  • 56. تشخیص ناهنجاری بر اساس رفتار کاربر (User Behavior)
  • 57. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 58. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در اینترنت اشیا (IoT)
  • 59. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در صنعت خودروسازی
  • 60. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در حوزه سلامت
  • 61. آینده تشخیص ناهنجاری و روندهای جدید
  • 62. تکنیک‌های پیشرفته تشخیص ناهنجاری
  • 63. بررسی موردی سیستم‌های تشخیص ناهنجاری موفق
  • 64. چالش‌های اخلاقی در تشخیص ناهنجاری
  • 65. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در تشخیص ناهنجاری
  • 66. تشخیص ناهنجاری و قوانین حقوقی مرتبط

📚 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.