کتاب پیش‌بینی جریان ترافیک با الگوریتم‌های تقویتی گرادیانی

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 پیش‌بینی جریان ترافیک با الگوریتم‌های تقویتی گرادیانی

موضوع کلی: تحلیل داده و پیش‌بینی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌بینی جریان ترافیک
  • 2. مبانی جریان ترافیک و پارامترهای مؤثر
  • 3. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های ترافیکی
  • 4. منابع داده ترافیکی: حسگرها، دوربین‌ها، GPS
  • 5. پاکسازی داده‌های ترافیکی: حذف نویز و داده‌های پرت
  • 6. تکنیک‌های تکمیل داده‌های گمشده ترافیکی
  • 7. مهندسی ویژگی در داده‌های ترافیکی
  • 8. انتخاب ویژگی‌های مهم برای پیش‌بینی ترافیک
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 10. یادگیری نظارت‌شده، بدون نظارت و تقویتی
  • 11. رگرسیون خطی و کاربرد آن در پیش‌بینی ترافیک
  • 12. درخت‌های تصمیم و اهمیت آن‌ها
  • 13. جنگل تصادفی و بهبود دقت پیش‌بینی
  • 14. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های تقویتی گرادیانی
  • 15. Boosting چیست و چگونه کار می‌کند؟
  • 16. الگوریتم AdaBoost و کاربرد آن
  • 17. الگوریتم Gradient Boosting Machine (GBM)
  • 18. بهینه‌سازی پارامترهای GBM
  • 19. الگوریتم XGBoost: ویژگی‌ها و مزایا
  • 20. الگوریتم LightGBM: سرعت و کارایی
  • 21. الگوریتم CatBoost: مدیریت داده‌های دسته‌ای
  • 22. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 23. معیارهای ارزیابی: RMSE, MAE, R-squared
  • 24. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 25. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 26. تنظیم هایپرپارامترها برای بهبود عملکرد
  • 27. پیش‌بینی ترافیک در بازه‌های زمانی مختلف
  • 28. پیش‌بینی ترافیک کوتاه‌مدت (Short-Term)
  • 29. پیش‌بینی ترافیک میان‌مدت (Mid-Term)
  • 30. پیش‌بینی ترافیک بلندمدت (Long-Term)
  • 31. کاربرد الگوریتم‌های تقویتی گرادیانی در پیش‌بینی ترافیک
  • 32. پیش‌بینی ترافیک در بزرگراه‌ها
  • 33. پیش‌بینی ترافیک در معابر شهری
  • 34. پیش‌بینی ترافیک در شرایط آب و هوایی مختلف
  • 35. پیش‌بینی ترافیک در حوادث و رویدادهای خاص
  • 36. ادغام داده‌های ترافیکی با داده‌های آب و هوایی
  • 37. ادغام داده‌های ترافیکی با داده‌های تقویم
  • 38. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی در پیش‌بینی ترافیک
  • 39. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از داده‌های GPS
  • 40. تحلیل الگوهای ترافیکی با استفاده از خوشه‌بندی
  • 41. شناسایی نقاط گلوگاهی ترافیکی
  • 42. پیش‌بینی ترافیک با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 43. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق
  • 44. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای پیش‌بینی ترافیک
  • 45. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه‌مدت (LSTM)
  • 46. شبکه‌های گیت‌دار بازگشتی (GRU)
  • 47. ترکیب الگوریتم‌های تقویتی گرادیانی و شبکه‌های عصبی
  • 48. بهبود دقت پیش‌بینی با استفاده از روش‌های ترکیبی
  • 49. پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بینی ترافیک با پایتون
  • 50. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و XGBoost
  • 51. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و Keras
  • 52. نمایش و تجسم نتایج پیش‌بینی ترافیک
  • 53. داشبوردهای ترافیکی و کاربردهای آن‌ها
  • 54. چالش‌ها و محدودیت‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 55. پردازش داده‌های حجیم ترافیکی
  • 56. مقیاس‌پذیری مدل‌های پیش‌بینی ترافیک
  • 57. آینده پیش‌بینی ترافیک و کاربردهای هوش مصنوعی

📚 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.