اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری متضاد

کتاب پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری متضاد

تگ‌ها: Contrastive Learning پیش‌بینی داده پیش‌بینی سری زمانی تحلیل داده تحلیل سری زمانی داده‌کاوی سری‌های زمانی هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری متضاد

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 سری‌های زمانی با استفاده از یادگیری متضاد

موضوع کلی: تحلیل و پیش‌بینی داده‌ها

موضوع میانی: یادگیری ماشین و سری‌های زمانی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 2. ویژگی‌های سری‌های زمانی و انواع داده‌ها
  • 3. آمار توصیفی سری‌های زمانی: میانگین، واریانس، خودهمبستگی
  • 4. تجزیه و تحلیل گرافیکی سری‌های زمانی
  • 5. روش‌های سنتی پیش‌بینی سری‌های زمانی: میانگین متحرک
  • 6. روش‌های سنتی پیش‌بینی سری‌های زمانی: هموارسازی نمایی
  • 7. مدل‌های ARIMA: مفاهیم و کاربردها
  • 8. شناسایی پارامترهای مدل ARIMA
  • 9. برآورد پارامترهای مدل ARIMA
  • 10. آزمون و ارزیابی مدل‌های ARIMA
  • 11. پیش‌بینی با مدل‌های ARIMA
  • 12. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین برای سری‌های زمانی
  • 13. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 14. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل تصادفی برای سری‌های زمانی
  • 15. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای سری‌های زمانی
  • 16. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای سری‌های زمانی
  • 17. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای سری‌های زمانی
  • 18. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) برای سری‌های زمانی
  • 19. شبکه‌های دروازه تکرارشونده (GRU) برای سری‌های زمانی
  • 20. مقدمه‌ای بر یادگیری متضاد
  • 21. مفاهیم اساسی یادگیری متضاد
  • 22. روش‌های نمونه‌برداری در یادگیری متضاد
  • 23. تابع ضرر Contrastive Loss
  • 24. یادگیری متضاد برای نمایش داده‌ها
  • 25. یادگیری متضاد برای پیش‌بینی سری‌های زمانی: روش‌های استاندارد
  • 26. یادگیری متضاد برای پیش‌بینی سری‌های زمانی: روش‌های مبتنی بر خودرمزگذار
  • 27. یادگیری متضاد با استفاده از داده‌های افزوده
  • 28. انتخاب ویژگی در یادگیری متضاد برای سری‌های زمانی
  • 29. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری متضاد
  • 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری متضاد برای سری‌های زمانی
  • 31. مقایسه یادگیری متضاد با روش‌های سنتی پیش‌بینی
  • 32. مقایسه یادگیری متضاد با سایر روش‌های یادگیری ماشین
  • 33. کاربردهای یادگیری متضاد در پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی
  • 34. کاربردهای یادگیری متضاد در پیش‌بینی سری‌های زمانی انرژی
  • 35. کاربردهای یادگیری متضاد در پیش‌بینی سری‌های زمانی ترافیک
  • 36. کاربردهای یادگیری متضاد در پیش‌بینی سری‌های زمانی آب و هوا
  • 37. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری متضاد
  • 38. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌های سری زمانی
  • 39. مدیریت داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 40. تشخیص و حذف داده‌های پرت در سری‌های زمانی
  • 41. انتخاب ویژگی‌های مناسب برای یادگیری متضاد
  • 42. مهندسی ویژگی برای سری‌های زمانی
  • 43. استفاده از پنجره‌های زمانی در یادگیری متضاد
  • 44. مفاهیم پیشرفته یادگیری متضاد: Triplet Loss
  • 45. مفاهیم پیشرفته یادگیری متضاد: InfoNCE Loss
  • 46. مفاهیم پیشرفته یادگیری متضاد: Memory Bank
  • 47. استفاده از یادگیری متضاد برای پیش‌بینی چندمتغیره سری‌های زمانی
  • 48. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری متضاد
  • 49. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای سری‌های زمانی
  • 50. بررسی چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری متضاد در سری‌های زمانی
  • 51. آینده یادگیری متضاد در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 52. استفاده از یادگیری انتقالی در سری‌های زمانی
  • 53. یادگیری خودنظارتی برای سری‌های زمانی
  • 54. یادگیری متضاد و داده‌های نامتعادل در سری‌های زمانی
  • 55. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری متضاد
  • 56. استفاده از GPU برای آموزش مدل‌های یادگیری متضاد
  • 57. پیاده‌سازی یادگیری متضاد با استفاده از TensorFlow/PyTorch
  • 58. ابزارهای متن‌باز برای یادگیری متضاد در سری‌های زمانی
  • 59. نمونه‌های کد برای پیاده‌سازی یادگیری متضاد
  • 60. بررسی موردی: پیش‌بینی فروش با یادگیری متضاد
  • 61. بررسی موردی: پیش‌بینی قیمت سهام با یادگیری متضاد
  • 62. بررسی موردی: پیش‌بینی تقاضای برق با یادگیری متضاد

📚 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.