اکسپرس 24
کتاب داشبوردهای تعاملی AutoML برای ارائه نتایج به ذینفعان

کتاب داشبوردهای تعاملی AutoML برای ارائه نتایج به ذینفعان

تگ‌ها: AutoML ارائه داده پلتفرم AutoML تجسم داده تحلیل داده داده کاوی داشبورد گزارش‌گیری هوش مصنوعی یادگیری ماشین خودکار

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 داشبوردهای تعاملی AutoML برای ارائه نتایج به ذینفعان

موضوع کلی: تحلیل داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین خودکار (AutoML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین خودکار
  • 2. اهمیت داشبوردهای تعاملی در یادگیری ماشین
  • 3. معرفی ابزارهای AutoML محبوب
  • 4. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای AutoML
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 6. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی‌های مناسب
  • 7. انتخاب الگوریتم مناسب در AutoML
  • 8. تنظیم پارامترهای الگوریتم در AutoML
  • 9. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 10. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 11. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 12. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 13. جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 14. انتخاب مدل نهایی
  • 15. تفسیرپذیری مدل‌های AutoML
  • 16. اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 17. تحلیل اثر متقابل ویژگی‌ها
  • 18. توضیح‌پذیری مدل با استفاده از SHAP
  • 19. طراحی داشبوردهای تعاملی
  • 20. اصول طراحی بصری داشبورد
  • 21. انتخاب نمودارهای مناسب برای نمایش نتایج
  • 22. استفاده از رنگ و فونت در داشبورد
  • 23. داشبوردهای تعاملی با استفاده از Python و Streamlit
  • 24. داشبوردهای تعاملی با استفاده از Tableau
  • 25. داشبوردهای تعاملی با استفاده از Power BI
  • 26. ارائه نتایج به ذینفعان غیرفنی
  • 27. ساده‌سازی نتایج پیچیده
  • 28. استفاده از داستان‌گویی با داده‌ها (Data Storytelling)
  • 29. ارتباط موثر با ذینفعان
  • 30. مدیریت بازخورد ذینفعان
  • 31. مستندسازی فرایند AutoML
  • 32. نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
  • 33. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 34. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های AutoML
  • 35. اتوماسیون فرایند آموزش مدل
  • 36. استقرار مدل‌های AutoML
  • 37. API-سازی مدل‌های AutoML
  • 38. مقایسه ابزارهای AutoML مختلف
  • 39. مزایا و معایب هر ابزار
  • 40. انتخاب ابزار مناسب بر اساس نیازهای پروژه
  • 41. بهینه‌سازی عملکرد AutoML
  • 42. استفاده از محاسبات ابری برای AutoML
  • 43. مقیاس‌پذیری AutoML
  • 44. امنیت داده‌ها در AutoML
  • 45. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 46. رعایت قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 47. کاربرد AutoML در صنایع مختلف
  • 48. AutoML در بازاریابی
  • 49. AutoML در امور مالی
  • 50. AutoML در بهداشت و درمان
  • 51. AutoML در تولید
  • 52. تحلیل ریسک با استفاده از AutoML
  • 53. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از AutoML
  • 54. تشخیص تقلب با استفاده از AutoML
  • 55. بهبود فرآیندهای کسب‌وکار با استفاده از AutoML
  • 56. آینده AutoML
  • 57. تحولات و روندهای جدید در AutoML
  • 58. یادگیری تقویتی خودکار (AutoRL)
  • 59. AutoML برای داده‌های سری زمانی
  • 60. AutoML برای داده‌های نامتوازن
  • 61. چالش‌ها و محدودیت‌های AutoML
  • 62. غلبه بر چالش‌های AutoML
  • 63. بهترین روش‌ها برای استفاده از AutoML
  • 64. موارد مطالعاتی موفق در استفاده از AutoML
  • 65. آموزش AutoML به تیم‌های غیرفنی
  • 66. منابع آموزشی AutoML
  • 67. معرفی کتابخانه‌های مفید AutoML
  • 68. افزایش بهره‌وری با استفاده از AutoML
  • 69. تأثیر AutoML بر بازار کار
  • 70. اخلاق در استفاده از AutoML
  • 71. پایداری و مسئولیت‌پذیری در AutoML

📚 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.