اکسپرس 24
کتاب پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد با مدل‌های پیش‌بینی‌گر

کتاب پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد با مدل‌های پیش‌بینی‌گر

تگ‌ها: Building Predictive Models ارزیابی مدل پیش‌بینی با داده پیش‌بینی عملکرد تحلیل پیش‌بینی داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی آماری مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر 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 پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد با مدل‌های پیش‌بینی‌گر

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌گر

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. آشنایی با علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌گر
  • 2. مفاهیم پایه آمار و احتمال در پیش‌بینی
  • 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
  • 4. کاوش داده‌ها و شناسایی الگوها
  • 5. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی
  • 6. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
  • 7. رگرسیون چندگانه و تفسیر نتایج
  • 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
  • 9. شناخت و رفع مشکل چندخطی
  • 10. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک
  • 11. پیش‌بینی داده‌های دسته‌ای با رگرسیون لجستیک
  • 12. ارزیابی مدل‌های رگرسیون لجستیک
  • 13. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
  • 14. ساخت و تفسیر درخت‌های تصمیم
  • 15. الگوریتم‌های جنگل تصادفی
  • 16. بهینه‌سازی پارامترهای درخت‌های تصمیم
  • 17. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 18. دسته‌بندی با ماشین‌های بردار پشتیبان
  • 19. انتخاب هسته مناسب برای SVM
  • 20. ارزیابی عملکرد SVM
  • 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
  • 22. معماری شبکه‌های عصبی
  • 23. آموزش شبکه‌های عصبی با الگوریتم پس‌انتشار
  • 24. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
  • 25. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
  • 26. الگوریتم K-Means
  • 27. ارزیابی خوشه‌بندی
  • 28. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 29. مدل‌های ARIMA
  • 30. پیش‌بینی با مدل‌های نمایی
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 32. انتخاب مدل مناسب با استفاده از اعتبارسنجی متقابل
  • 33. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 34. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 35. کاربرد PCA در پیش‌بینی
  • 36. روش‌های مقابله با داده‌های پرت
  • 37. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 38. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن
  • 39. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 40. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در داده‌های نامتوازن
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 42. کاربردهای یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
  • 43. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
  • 44. Boosting و کاربردهای آن
  • 45. Stacking و کاربردهای آن
  • 46. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بقا
  • 47. منحنی کاپلان-مایر
  • 48. مدل پراپرتشنال هازاردز (Proportional Hazards)
  • 49. ارزیابی مدل‌های بقا
  • 50. مفاهیم اولیه داده‌کاوی
  • 51. الگوریتم‌های داده‌کاوی
  • 52. استفاده از داده‌کاوی در پیش‌بینی
  • 53. مدل‌سازی ریسک و ارزیابی آن
  • 54. شناخت انواع ریسک‌ها
  • 55. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت ریسک
  • 56. مقدمه‌ای بر تحلیل حساسیت
  • 57. تعیین اهمیت متغیرها در مدل
  • 58. تحلیل سناریو
  • 59. تفسیر نتایج مدل‌های پیش‌بینی
  • 60. ارائه نتایج به ذینفعان
  • 61. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
  • 62. حریم خصوصی داده‌ها
  • 63. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 64. کاربردهای پیش‌بینی در بازاریابی
  • 65. پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 66. هدف‌گذاری بازاریابی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 67. کاربردهای پیش‌بینی در مالی
  • 68. پیش‌بینی قیمت سهام
  • 69. ارزیابی اعتبار با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 70. کاربردهای پیش‌بینی در زنجیره تامین
  • 71. پیش‌بینی تقاضا
  • 72. بهینه‌سازی موجودی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 73. کاربردهای پیش‌بینی در بهداشت و درمان
  • 74. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
  • 75. تشخیص بیماری با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
  • 76. استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری برای مدل‌سازی پیش‌بینی (R, Python)
  • 77. کار با کتابخانه‌های پرکاربرد در علم داده
  • 78. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
  • 79. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در علم داده
  • 80. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
  • 81. استفاده از خدمات ابری برای مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 82. مفاهیم Big Data و چالش‌های آن
  • 83. پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 87. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی تصویر و متن
  • 88. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 89. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
  • 90. خلاصه‌سازی متن با استفاده از NLP
  • 91. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 92. تشخیص اشیا با استفاده از بینایی ماشین
  • 93. تفسیر تصاویر پزشکی با استفاده از بینایی ماشین
  • 94. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT)
  • 95. جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از سنسورهای IoT
  • 96. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های IoT

📚 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.