اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین کاربردی: از داده تا راه‌حل‌های هوشمند

کتاب یادگیری ماشین کاربردی: از داده تا راه‌حل‌های هوشمند

تگ‌ها: الگوریتم پایتون تحلیل داده توسعه مدل داده کاوی راهکارهای هوشمند ماشین لرنینگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق 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 ماشین کاربردی: از داده تا راه‌حل‌های هوشمند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و کاربردهای آن
  • 2. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
  • 4. مهندسی ویژگی: استخراج ویژگی‌های مؤثر
  • 5. انتخاب ویژگی: کاهش ابعاد و بهبود مدل
  • 6. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
  • 7. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
  • 8. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 9. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: جنگل تصادفی
  • 10. مدل‌های یادگیری نظارت‌شده: ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 11. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 12. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 13. بیش‌برازش و کم‌برازش: تشخیص و رفع
  • 14. تنظیم هایپرپارامترها: بهینه‌سازی مدل
  • 15. اعتبارسنجی متقابل: ارزیابی دقیق‌تر مدل
  • 16. مدل‌های یادگیری غیرنظارت‌شده: خوشه‌بندی K-means
  • 17. مدل‌های یادگیری غیرنظارت‌شده: تحلیل مولفه‌های اصلی
  • 18. کاهش ابعاد: تکنیک‌های پیشرفته
  • 19. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
  • 20. شبکه‌های عصبی: معرفی و مبانی
  • 21. شبکه‌های عصبی: پرسپترون چندلایه
  • 22. شبکه‌های عصبی: تابع فعال‌سازی و بهینه‌سازها
  • 23. شبکه‌های عصبی: پس‌انتشار خطا
  • 24. شبکه‌های عصبی کانولوشنال: پردازش تصویر
  • 25. شبکه‌های عصبی بازگشتی: پردازش زبان طبیعی
  • 26. پردازش تصویر با یادگیری ماشین
  • 27. پردازش زبان طبیعی با یادگیری ماشین
  • 28. یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
  • 29. یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضا
  • 30. یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 31. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص پزشکی
  • 32. یادگیری ماشین در تحلیل احساسات
  • 33. یادگیری ماشین در تشخیص الگو
  • 34. یادگیری ماشین و داده‌های سری زمانی
  • 35. مدل‌سازی سری زمانی با ARIMA
  • 36. مدل‌سازی سری زمانی با LSTM
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 38. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. مدیریت چرخه حیات مدل
  • 40. مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 42. انتخاب ابزار و پلتفرم مناسب
  • 43. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین
  • 44. استفاده از Scikit-learn برای مدل‌سازی
  • 45. استفاده از TensorFlow برای شبکه‌های عصبی
  • 46. استفاده از Keras برای ساخت سریع مدل
  • 47. استفاده از PyTorch برای تحقیقات یادگیری ماشین
  • 48. مفاهیم احتمال و آمار در یادگیری ماشین
  • 49. جبر خطی برای یادگیری ماشین
  • 50. محاسبات دیفرانسیل و انتگرال در یادگیری ماشین
  • 51. آشنایی با پایگاه‌های داده و SQL
  • 52. مهندسی داده برای یادگیری ماشین
  • 53. پاکسازی داده‌های متنی
  • 54. تحلیل داده‌های بزرگ با Spark
  • 55. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 57. عدالت و سوگیری در یادگیری ماشین
  • 58. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. مباحث اخلاقی در یادگیری ماشین
  • 60. بهبود عملکرد مدل با استفاده از ensemble methods
  • 61. یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 62. یادگیری انتقالی
  • 63. یادگیری فعال
  • 64. یادگیری ماشین فشرده
  • 65. کار با داده‌های نامتوازن
  • 66. تشخیص ناهنجاری
  • 67. مدل‌سازی گراف
  • 68. یادگیری ماشین و اینترنت اشیا
  • 69. کاربردهای یادگیری ماشین در کشاورزی
  • 70. کاربردهای یادگیری ماشین در صنعت
  • 71. کاربردهای یادگیری ماشین در حوزه مالی
  • 72. یادگیری ماشین و بازاریابی
  • 73. یادگیری ماشین و بهداشت و درمان
  • 74. یادگیری ماشین و حمل و نقل
  • 75. یادگیری ماشین و انرژی
  • 76. استفاده از یادگیری ماشین در رباتیک
  • 77. آینده یادگیری ماشین و روندهای نوظهور
  • 78. پروژه‌های عملی یادگیری ماشین: مطالعه موردی

📚 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.