اکسپرس 24
کتاب تشخیص ناهنجاری پیشرفته (Advanced Anomaly Detection)

کتاب تشخیص ناهنجاری پیشرفته (Advanced Anomaly Detection)

تگ‌ها: Anomaly Detection Autoencoder Cybersecurity Data Science Deep Learning Fraud Detection Keras Machine Learning Outlier Detection Python PyTorch Scikit-learn TensorFlow Time Series VAE

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 تشخیص ناهنجاری پیشرفته (Advanced Anomaly Detection)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری پیشرفته
  • 2. مروری بر روش‌های سنتی تشخیص ناهنجاری
  • 3. مبانی آمار و احتمال برای تشخیص ناهنجاری
  • 4. مفاهیم یادگیری ماشین در تشخیص ناهنجاری
  • 5. انتخاب ویژگی و مهندسی ویژگی برای تشخیص ناهنجاری
  • 6. تشخیص ناهنجاری با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی (K-Means, DBSCAN)
  • 7. تشخیص ناهنجاری با استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله (LOF, KNN)
  • 8. مدل‌های ایزوله فارست (Isolation Forest)
  • 9. ماشین‌های بردار پشتیبان یک‌کلاسه (One-Class SVM)
  • 10. روش‌های تشخیص ناهنجاری مبتنی بر بازسازی (Reconstruction-based Anomaly Detection)
  • 11. اتوانکودرها برای تشخیص ناهنجاری (Autoencoders for Anomaly Detection)
  • 12. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 13. GANها برای تشخیص ناهنجاری (GANs for Anomaly Detection)
  • 14. تشخیص ناهنجاری در داده‌های سری زمانی (Time Series Anomaly Detection)
  • 15. مدل‌های ARIMA برای تشخیص ناهنجاری در سری زمانی
  • 16. LSTM و تشخیص ناهنجاری در سری زمانی
  • 17. تشخیص ناهنجاری چندمتغیره (Multivariate Anomaly Detection)
  • 18. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر درخت تصمیم (Decision Tree-based Anomaly Detection)
  • 19. روش‌های آماری برای تشخیص ناهنجاری در داده‌های چندمتغیره
  • 20. تشخیص ناهنجاری با استفاده از جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 21. Gradient Boosting برای تشخیص ناهنجاری
  • 22. تشخیص ناهنجاری در داده‌های دسته‌ای (Batch Anomaly Detection)
  • 23. تشخیص ناهنجاری در داده‌های جریانی (Stream Anomaly Detection)
  • 24. مدل‌های تشخیص ناهنجاری آنلاین (Online Anomaly Detection Models)
  • 25. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 26. معیارهای ارزیابی (Precision, Recall, F1-Score, AUC)
  • 27. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 28. تشخیص ناهنجاری در داده‌های تصویر (Image Anomaly Detection)
  • 29. تشخیص ناهنجاری در داده‌های متنی (Text Anomaly Detection)
  • 30. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های اجتماعی
  • 31. تشخیص ناهنجاری در داده‌های تراکنشی (Transactional Data)
  • 32. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در امنیت سایبری
  • 33. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در تشخیص تقلب (Fraud Detection)
  • 34. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در پایش سلامت (Health Monitoring)
  • 35. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در اینترنت اشیا (IoT Anomaly Detection)
  • 36. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 37. انتخاب مدل مناسب بر اساس نوع داده و کاربرد
  • 38. مقایسه روش‌های تشخیص ناهنجاری مختلف
  • 39. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های مربوطه
  • 40. استفاده از Scikit-learn برای تشخیص ناهنجاری
  • 41. استفاده از TensorFlow/Keras برای تشخیص ناهنجاری
  • 42. استفاده از PyTorch برای تشخیص ناهنجاری
  • 43. مبانی کار با داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 44. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن (SMOTE, ADASYN)
  • 45. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Explainable Anomaly Detection)
  • 46. LIME و SHAP برای تفسیرپذیری
  • 47. تشخیص ناهنجاری با استفاده از روش‌های مبتنی بر قوانین (Rule-based Anomaly Detection)
  • 48. تشخیص ناهنجاری در داده‌های مکانی (Spatial Anomaly Detection)
  • 49. تشخیص ناهنجاری با استفاده از روش‌های نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Anomaly Detection)
  • 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای تشخیص ناهنجاری (Dimensionality Reduction)
  • 51. PCA و t-SNE برای تشخیص ناهنجاری

📚 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.