اکسپرس 24
کتاب تحلیل داده‌های مالی نامتوازن با الگوریتم‌های Random Forest و Ensemble Learning

کتاب تحلیل داده‌های مالی نامتوازن با الگوریتم‌های Random Forest و Ensemble Learning

تگ‌ها: Ensemble Learning الگوریتم Random Forest پیش‌بینی مالی تحلیل داده مالی تحلیل ریسک مالی داده‌های نامتوازن روش‌های آماری مالی مدل‌سازی مالی هوش مصنوعی در اقتصاد یادگیری ماشین در مالی

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 تحلیل داده‌های مالی نامتوازن با الگوریتم‌های Random Forest و Ensemble Learning

موضوع کلی: روش‌شناسی تحقیق در مالی

موضوع میانی: انواع الگوریتم‌های یادگیری ماشین در مالی (SVM, Decision Trees, Random Forests)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌های مالی و چالش‌های عدم تعادل
  • 2. اهمیت تحلیل داده‌های نامتوازن در امور مالی
  • 3. روش‌های جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 4. شناسایی و بررسی انواع داده‌های نامتوازن در حوزه مالی
  • 5. معیارهای ارزیابی مدل‌های تحلیل داده‌های نامتوازن
  • 6. روش‌های نمونه‌برداری برای مقابله با عدم تعادل داده‌ها
  • 7. روش‌های Over-sampling: SMOTE و انواع آن
  • 8. روش‌های Under-sampling و کاربرد آن‌ها در داده‌های مالی
  • 9. روش‌های ترکیبی نمونه‌برداری و تاثیر آن‌ها بر دقت مدل
  • 10. مفهوم و اصول الگوریتم‌های Random Forest
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم Random Forest در زبان برنامه‌نویسی R
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم Random Forest در زبان برنامه‌نویسی Python
  • 13. تنظیم پارامترهای الگوریتم Random Forest برای بهبود عملکرد
  • 14. ارزیابی عملکرد الگوریتم Random Forest در داده‌های مالی نامتوازن
  • 15. مفهوم Ensemble Learning و انواع آن
  • 16. Bagging و Boosting: تفاوت‌ها و کاربردها
  • 17. الگوریتم AdaBoost و کاربرد آن در داده‌های مالی
  • 18. الگوریتم Gradient Boosting و بهینه‌سازی آن
  • 19. الگوریتم XGBoost و ویژگی‌های منحصر به فرد آن
  • 20. الگوریتم LightGBM و سرعت بالای آن در پردازش داده‌ها
  • 21. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های Boosting در داده‌های مالی
  • 22. ترکیب الگوریتم‌های Random Forest و Boosting
  • 23. استفاده از Stacked Generalization برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 24. انتخاب ویژگی‌های مهم در داده‌های مالی با استفاده از Random Forest
  • 25. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از PCA و تاثیر آن بر مدل
  • 26. اعتبارسنجی مدل‌های تحلیل داده‌های مالی نامتوازن
  • 27. استفاده از Cross-Validation برای ارزیابی دقیق‌تر مدل
  • 28. مقابله با Overfitting در مدل‌های تحلیل داده‌های مالی
  • 29. تفسیر نتایج مدل‌های Random Forest و Ensemble Learning
  • 30. کاربرد تحلیل داده‌های مالی نامتوازن در تشخیص تقلب
  • 31. تشخیص الگوهای غیرعادی در بازار بورس با استفاده از الگوریتم‌ها
  • 32. پیش‌بینی ریسک اعتباری با استفاده از داده‌های نامتوازن
  • 33. مدل‌سازی بازده دارایی‌ها با استفاده از Ensemble Learning
  • 34. تحلیل احساسات بازار سهام با استفاده از داده‌های متنی نامتوازن
  • 35. استفاده از داده‌های بزرگ (Big Data) در تحلیل داده‌های مالی نامتوازن
  • 36. چالش‌های پردازش داده‌های بزرگ و روش‌های مقابله با آن‌ها
  • 37. کاربرد الگوریتم‌های یادگیری عمیق در تحلیل داده‌های مالی نامتوازن
  • 38. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و کاربرد آن‌ها در داده‌های مالی
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و تحلیل سری‌های زمانی مالی
  • 40. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد و تشخیص ناهنجاری
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های مالی
  • 42. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق در حوزه مالی
  • 43. استفاده از روش‌های Explainable AI (XAI)
  • 44. اخلاق در تحلیل داده‌های مالی و حفظ حریم خصوصی
  • 45. قوانین و مقررات مربوط به استفاده از داده‌های مالی در ایران
  • 46. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های اعتباری با Random Forest
  • 47. مطالعه موردی: پیش‌بینی ورشکستگی شرکت‌ها با Ensemble Learning
  • 48. آینده تحلیل داده‌های مالی نامتوازن و روندهای جدید
  • 49. ابزارهای پیشرفته برای تحلیل داده‌های مالی نامتوازن
  • 50. تهیه گزارش‌های تحلیلی و ارائه نتایج به مدیران مالی

📚 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.