اکسپرس 24
کتاب جنگل‌های تصادفی متعادل: راهنمای عملی برای پیش‌بینی دقیق

کتاب جنگل‌های تصادفی متعادل: راهنمای عملی برای پیش‌بینی دقیق

تگ‌ها: Balanced Random Forests الگوریتم های پیش بینی الگوریتم یادگیری جمعی پیش بینی داده تحلیل داده جنگل تصادفی داده کاوی مدل سازی پیشرفته 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 جنگل‌های تصادفی متعادل: راهنمای عملی برای پیش‌بینی دقیق

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری جمعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری جمعی
  • 2. مفهوم جنگل‌های تصادفی
  • 3. درخت‌های تصمیم: مبانی و اصول
  • 4. معیارهای تقسیم‌بندی در درخت‌های تصمیم
  • 5. پیاده‌سازی درخت‌های تصمیم در پایتون
  • 6. اهمیت نمونه‌برداری تصادفی در جنگل‌های تصادفی
  • 7. بُت‌استرَپ (Bootstrap) و کاربرد آن در جنگل‌های تصادفی
  • 8. تنوع درختان و کاهش واریانس
  • 9. تخمین خارج از نمونه (Out-of-Bag Estimation)
  • 10. مجموعه‌سازی (Ensemble) و اثرات آن
  • 11. جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 12. جنگل‌های تصادفی برای رگرسیون
  • 13. ارزیابی عملکرد جنگل‌های تصادفی
  • 14. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، Recall و F1-score
  • 15. منحنی ROC و AUC
  • 16. اهمیت ویژگی‌ها در جنگل‌های تصادفی
  • 17. انتخاب ویژگی‌های مهم
  • 18. تنظیم پارامترهای جنگل‌های تصادفی
  • 19. تأثیر تعداد درختان بر عملکرد
  • 20. تنظیم عمق درختان و حداقل نمونه در هر گره
  • 21. تنظیم معیارهای تقسیم‌بندی
  • 22. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting) در جنگل‌های تصادفی
  • 23. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 24. مقایسه جنگل‌های تصادفی با سایر الگوریتم‌های یادگیری جمعی
  • 25. جنگل‌های تصادفی و ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 26. جنگل‌های تصادفی و شبکه‌های عصبی
  • 27. کاربرد جنگل‌های تصادفی در تشخیص تقلب
  • 28. کاربرد جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی ریسک اعتباری
  • 29. کاربرد جنگل‌های تصادفی در تشخیص بیماری
  • 30. کاربرد جنگل‌های تصادفی در تجزیه و تحلیل تصویر
  • 31. جنگل‌های تصادفی متعادل: معرفی و ضرورت
  • 32. چالش‌های داده‌های نامتعادل
  • 33. روش‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتعادل
  • 34. وزن‌دهی به نمونه‌ها در جنگل‌های تصادفی
  • 35. استفاده از الگوریتم‌های جایگزین برای داده‌های نامتعادل
  • 36. ارزیابی عملکرد مدل در داده‌های نامتعادل
  • 37. جنگل‌های تصادفی متعادل با استفاده از کتابخانه Imbalanced-learn
  • 38. پیاده‌سازی جنگل‌های تصادفی متعادل در پایتون
  • 39. بهینه‌سازی پارامترها برای داده‌های نامتعادل
  • 40. مقایسه عملکرد جنگل‌های تصادفی متعادل با روش‌های دیگر
  • 41. کاربرد جنگل‌های تصادفی متعادل در تشخیص ناهنجاری
  • 42. جنگل‌های تصادفی و داده‌های بزرگ
  • 43. بهینه‌سازی جنگل‌های تصادفی برای داده‌های بزرگ
  • 44. استفاده از تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 45. جنگل‌های تصادفی و محاسبات ابری
  • 46. استقرار مدل جنگل‌های تصادفی در محیط‌های عملیاتی
  • 47. نظارت بر عملکرد مدل و به‌روزرسانی آن
  • 48. جنگل‌های تصادفی و یادگیری فعال
  • 49. انتخاب نمونه‌های آموزشی بهینه
  • 50. تفسیرپذیری مدل‌های جنگل‌های تصادفی
  • 51. روش‌های تفسیر نتایج جنگل‌های تصادفی
  • 52. جنگل‌های تصادفی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 53. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی در جنگل‌های تصادفی
  • 54. جنگل‌های تصادفی و امنیت داده‌ها
  • 55. حفاظت از مدل در برابر حملات خصمانه
  • 56. آینده جنگل‌های تصادفی و تحقیقات جدید
  • 57. ترکیب جنگل‌های تصادفی با سایر الگوریتم‌ها
  • 58. جنگل‌های تصادفی و یادگیری تقویتی
  • 59. جنگل‌های تصادفی و داده‌های سری زمانی
  • 60. جنگل‌های تصادفی و پردازش زبان طبیعی
  • 61. جنگل‌های تصادفی و بینایی ماشین
  • 62. جنگل‌های تصادفی و داده‌های ژنتیکی
  • 63. جنگل‌های تصادفی و علوم مالی
  • 64. جنگل‌های تصادفی و بازاریابی
  • 65. جنگل‌های تصادفی و پیش‌بینی تقاضا
  • 66. جنگل‌های تصادفی و مدیریت زنجیره تأمین

📚 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.