اکسپرس 24
کتاب آدابوست: تقویت مدل با یادگیری جمعی

کتاب آدابوست: تقویت مدل با یادگیری جمعی

تگ‌ها: adaboost boosting classification data mining data science ensemble learning machine learning overfitting python regression scikit-learn الگوریتم آدابوست مدل‌سازی پیش‌بینی یادگیری تقویتی 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 آدابوست: تقویت مدل با یادگیری جمعی

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری تقویتی (Boosting)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و آدابوست
  • 2. آدابوست چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  • 3. مقایسه آدابوست با سایر الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 4. مفاهیم کلیدی: وزن نمونه، خطای طبقه‌بندی، آلفا
  • 5. الگوریتم آدابوست: گام به گام
  • 6. انتخاب ضعیف‌ترین طبقه‌بند (Weak Learner)
  • 7. درخت‌های تصمیم به عنوان ضعیف‌ترین طبقه‌بند
  • 8. محاسبه وزن نمونه‌ها در هر دور
  • 9. محاسبه ضریب آلفا برای هر طبقه‌بند
  • 10. ترکیب طبقه‌بندهای ضعیف به یک طبقه‌بند قوی
  • 11. پیش‌بینی با مدل آدابوست
  • 12. پیاده‌سازی آدابوست در پایتون
  • 13. استفاده از کتابخانه scikit-learn برای آدابوست
  • 14. تنظیم پارامترهای آدابوست
  • 15. تعداد تخمین‌گرها (n_estimators)
  • 16. عمق درخت (max_depth)
  • 17. نرخ یادگیری (learning_rate)
  • 18. روش‌های ارزیابی عملکرد آدابوست
  • 19. دقت (Accuracy)
  • 20. صحت (Precision)
  • 21. یادآوری (Recall)
  • 22. F1-Score
  • 23. منحنی ROC و AUC
  • 24. بیش‌برازش (Overfitting) در آدابوست و راه‌های مقابله با آن
  • 25. تنظیم بیش‌برازش با استفاده از درخت‌های کم‌عمق
  • 26. استفاده از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 27. مقایسه آدابوست با Gradient Boosting
  • 28. تفاوت‌های کلیدی بین آدابوست و Gradient Boosting
  • 29. مزایا و معایب هر روش
  • 30. موارد استفاده از آدابوست در مسائل طبقه‌بندی
  • 31. تشخیص ایمیل‌های اسپم
  • 32. تشخیص تقلب
  • 33. تشخیص بیماری
  • 34. موارد استفاده از آدابوست در مسائل رگرسیون
  • 35. پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 36. پیش‌بینی فروش
  • 37. تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 38. آدابوست و داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 39. استفاده از وزن‌دهی نمونه برای مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 40. روش‌های نمونه‌برداری (Sampling)
  • 41. کاربرد آدابوست در پردازش تصویر
  • 42. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 43. تشخیص چهره
  • 44. کاربرد آدابوست در پردازش زبان طبیعی
  • 45. تحلیل احساسات
  • 46. طبقه‌بندی متن
  • 47. آدابوست و داده‌های با ابعاد بالا
  • 48. کاهش ابعاد داده با استفاده از PCA
  • 49. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 50. آدابوست و داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 51. روش‌های مدیریت داده‌های گمشده
  • 52. آدابوست و داده‌های پرت (Outliers)
  • 53. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 54. بهینه‌سازی آدابوست با استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
  • 55. آدابوست و یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 56. ترکیب آدابوست با شبکه‌های عصبی
  • 57. آدابوست و Ensemble Learning
  • 58. استفاده از آدابوست به عنوان بخشی از یک Ensemble بزرگتر
  • 59. آدابوست و مدل‌های مبتنی بر قانون (Rule-Based Models)
  • 60. آدابوست و اینترنت اشیا (IoT)
  • 61. آدابوست و امنیت سایبری
  • 62. آدابوست و پیش‌بینی تقاضا
  • 63. آدابوست و بازاریابی
  • 64. آدابوست و تشخیص نفوذ
  • 65. محدودیت‌های آدابوست
  • 66. مواردی که آدابوست در آن‌ها عملکرد خوبی ندارد
  • 67. آینده آدابوست و تحقیقات جاری

📚 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.