اکسپرس 24
کتاب کارشناسی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با رویکردهای نوین

کتاب کارشناسی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با رویکردهای نوین

تگ‌ها: Predictive Modeling آمار پیشرفته پیش‌بینی داده تحلیل پیش‌بینی‌کننده چارچوب‌های پیش‌بینی داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی آماری مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده 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 کارشناسی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با رویکردهای نوین

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته آماری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 2. مفاهیم پایه آمار و احتمال در مدل‌سازی
  • 3. آمار توصیفی و استنباطی برای تحلیل داده
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
  • 5. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 6. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
  • 7. رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن
  • 8. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 9. مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (GLM)
  • 10. درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 11. جنگل تصادفی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 13. خوشه‌بندی K-Means
  • 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 15. کاهش ابعاد با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. مدل‌سازی سری‌های زمانی و پیش‌بینی
  • 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و معماری
  • 20. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
  • 21. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 22. مدل‌های مبتنی بر گرادیان تقویتی
  • 23. انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها
  • 24. معیارهای ارزیابی رگرسیون
  • 25. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
  • 26. مفهوم Bias-Variance Tradeoff
  • 27. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 28. مدل‌سازی بقا و تحلیل خطر
  • 29. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 30. روش‌های بصری‌سازی داده‌ها و نتایج مدل
  • 31. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی
  • 32. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در حوزه مالی
  • 33. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در تشخیص تقلب
  • 34. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مدیریت زنجیره تامین
  • 35. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در حوزه بهداشت و درمان
  • 36. آشنایی با ابزارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در R
  • 37. آشنایی با ابزارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در Python
  • 38. کار با کتابخانه scikit-learn
  • 39. کار با کتابخانه TensorFlow
  • 40. کار با کتابخانه Keras
  • 41. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با استفاده از Spark
  • 42. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
  • 43. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در محیط ابری
  • 44. استقرار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 45. نظارت بر عملکرد مدل و نگهداری
  • 46. مباحث اخلاقی در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
  • 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی
  • 48. مدل‌های گرافیکی احتمالی
  • 49. روش‌های نمونه‌برداری
  • 50. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای داده‌های مکانی
  • 51. مدل‌های پنهان مارکوف
  • 52. تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 53. پیش‌بینی احساسات با استفاده از NLP
  • 54. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 55. استخراج اطلاعات از داده‌های متنی
  • 56. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارتی
  • 57. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 58. یادگیری با تقابل (Adversarial Learning)
  • 59. مدل‌های ensemble پیشرفته
  • 60. روش‌های افزایش پایداری مدل
  • 61. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در پیش‌بینی آب و هوا
  • 62. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای داده‌های تصویر
  • 63. تشخیص الگو در تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق
  • 64. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در رباتیک
  • 65. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
  • 67. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و حریم خصوصی داده‌ها
  • 68. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال

📚 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.