اکسپرس 24
کتاب یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب‌های مالی

کتاب یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب‌های مالی

تگ‌ها: الگوهای ناهنجار امنیت مالی تحلیل داده تشخیص تقلب تقلب مالی داده کاوی سیستم‌های تشخیص هوش مصنوعی یادگیری انتقالی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

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 یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب‌های مالی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده

موضوع میانی: تشخیص الگوهای ناهنجار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تقلب‌های مالی و الگوهای ناهنجار
  • 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های مالی برای تحلیل
  • 3. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های مالی
  • 4. مبانی یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
  • 5. الگوریتم‌های طبقه‌بندی در تشخیص تقلب
  • 6. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی در تشخیص تقلب
  • 7. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) در تشخیص تقلب
  • 8. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) در تشخیص تقلب
  • 9. معماری‌های مختلف شبکه‌های عصبی برای تشخیص تقلب
  • 10. یادگیری انتقالی: مفهوم و مزایا
  • 11. انتقال یادگیری در تشخیص تقلب: چالش‌ها و فرصت‌ها
  • 12. مجموعه‌داده‌های عمومی برای تشخیص تقلب
  • 13. استفاده از داده‌های برچسب‌دار در یادگیری انتقالی
  • 14. استفاده از داده‌های بدون برچسب در یادگیری انتقالی
  • 15. تکنیک‌های نیمه‌نظارتی در تشخیص تقلب
  • 16. یادگیری انتقالی از حوزه‌های مرتبط به تقلب‌های مالی
  • 17. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 18. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای تشخیص تقلب
  • 19. انتخاب ویژگی‌های مناسب در یادگیری انتقالی
  • 20. کاهش ابعاد داده‌ها در یادگیری انتقالی
  • 21. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص تقلب
  • 22. معیارهای ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-score
  • 23. منحنی ROC و AUC در تشخیص تقلب
  • 24. تکنیک‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها (Imbalanced Data)
  • 25. نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling) و نمونه‌برداری کمتر از حد (Undersampling)
  • 26. استفاده از الگوریتم‌های حساس به هزینه (Cost-Sensitive Learning)
  • 27. تشخیص تقلب در تراکنش‌های کارت اعتباری
  • 28. تشخیص تقلب در وام‌های بانکی
  • 29. تشخیص تقلب در بیمه
  • 30. تشخیص تقلب در بازارهای مالی
  • 31. تشخیص تقلب در معاملات آنلاین
  • 32. تشخیص تقلب در شبکه‌های اجتماعی
  • 33. تشخیص تقلب در سیستم‌های پرداخت موبایلی
  • 34. استفاده از یادگیری انتقالی برای تشخیص تقلب‌های نوظهور
  • 35. تشخیص تقلب‌های ترکیبی (Hybrid Fraud Detection)
  • 36. استفاده از داده‌های زمانی در تشخیص تقلب
  • 37. تشخیص تقلب با استفاده از تحلیل رفتار مشتری
  • 38. تشخیص تقلب با استفاده از تحلیل گراف
  • 39. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب
  • 40. روش‌های توضیح‌دهی مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI)
  • 41. تکنیک‌های افزایش امنیت مدل‌های تشخیص تقلب
  • 42. حفاظت از مدل‌ها در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 43. استفاده از یادگیری فدرال (Federated Learning) در تشخیص تقلب
  • 44. ملاحظات قانونی و اخلاقی در تشخیص تقلب‌های مالی
  • 45. مدیریت ریسک در تشخیص تقلب‌های مالی
  • 46. بهبود مستمر مدل‌های تشخیص تقلب
  • 47. استفاده از بازخورد کاربران برای بهبود مدل‌ها
  • 48. ابزارهای نرم‌افزاری برای یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب
  • 49. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری انتقالی
  • 50. کاربرد یادگیری انتقالی در سیستم‌های رتبه بندی اعتباری
  • 51. روش‌های تشخیص تقلب در سیستم‌های پرداخت الکترونیکی
  • 52. استفاده از یادگیری انتقالی در تشخیص پولشویی
  • 53. مبانی امنیت سایبری در تشخیص تقلب‌های مالی
  • 54. تشخیص فعالیت‌های مشکوک در سیستم‌های بانکی
  • 55. استفاده از یادگیری انتقالی برای پیش‌بینی ورشکستگی
  • 56. تحلیل الگوهای رفتاری در تشخیص تقلب‌های مالی
  • 57. بررسی موارد مطالعاتی موفق در تشخیص تقلب‌های مالی
  • 58. چالش‌ها و آینده‌ی یادگیری انتقالی در تشخیص تقلب‌های 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.