اکسپرس 24
کتاب یادگیری ماشین برای پاکسازی داده‌های صنعتی: از تئوری تا عمل

کتاب یادگیری ماشین برای پاکسازی داده‌های صنعتی: از تئوری تا عمل

تگ‌ها: data cleaning feature engineering machine learning missing value imputation outlier detection پاکسازی داده پیش پردازش داده داده بزرگ داده پرت داده صنعتی داده کاوی داده گمشده داده نامنظم کیفیت داده 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 برای پاکسازی داده‌های صنعتی: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: داده‌کاوی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌های صنعتی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پاکسازی داده‌های صنعتی و چالش‌های آن
  • 2. اهمیت پاکسازی داده‌ها در صنایع مختلف
  • 3. انواع داده‌های صنعتی و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. معرفی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در پاکسازی داده
  • 5. پیش‌پردازش داده‌ها: حذف داده‌های تکراری
  • 6. شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 7. تکنیک‌های جایگزینی داده‌های گمشده (Missing Value Imputation)
  • 8. روش‌های پر کردن داده‌های گمشده با استفاده از میانگین، میانه و مد
  • 9. روش‌های پیشرفته‌تر جایگزینی داده‌های گمشده با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 11. تبدیل داده‌های دسته‌ای (Categorical Data Encoding)
  • 12. روش‌های یک‌گرمی‌سازی (One-Hot Encoding)
  • 13. روش‌های برچسب‌گذاری (Label Encoding)
  • 14. بررسی کیفیت داده‌ها و معیارهای ارزیابی
  • 15. شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌ها با استفاده از روش‌های آماری
  • 16. شناسایی ناهنجاری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 17. شناسایی ناهنجاری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 18. شناسایی ناهنجاری‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 19. پاکسازی داده‌های متنی در صنایع
  • 20. پاکسازی داده‌های زمانی در صنایع
  • 21. یادگیری ماشین برای تشخیص و تصحیح خطاهای املایی و نگارشی
  • 22. استفاده از مدل‌های زبانی برای تصحیح خودکار داده‌ها
  • 23. پاکسازی داده‌های حسگرها (Sensor Data Cleaning)
  • 24. شناسایی و حذف نویز در داده‌های حسگرها
  • 25. یادگیری ماشین برای پیش‌بینی و تکمیل داده‌های حسگرها
  • 26. پاکسازی داده‌های تصاویر صنعتی
  • 27. یادگیری ماشین برای حذف اشیاء ناخواسته از تصاویر
  • 28. یادگیری ماشین برای بهبود کیفیت تصاویر صنعتی
  • 29. استفاده از یادگیری تقویتی برای پاکسازی داده‌ها
  • 30. پاکسازی داده‌های نامنظم و غیرساختاریافته
  • 31. استفاده از روش‌های استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 32. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و اهمیت آن در پاکسازی داده
  • 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده (Dimensionality Reduction)
  • 34. استفاده از PCA (Principal Component Analysis) برای پاکسازی داده
  • 35. استفاده از t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) برای پاکسازی داده
  • 36. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای پاکسازی داده
  • 37. ارزیابی عملکرد الگوریتم‌های پاکسازی داده
  • 38. مقایسه الگوریتم‌های مختلف پاکسازی داده
  • 39. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین برای پاکسازی داده (Python, R)
  • 40. کار با کتابخانه Pandas در پایتون برای پاکسازی داده
  • 41. کار با کتابخانه Scikit-learn در پایتون برای پاکسازی داده
  • 42. کار با کتابخانه TensorFlow و Keras برای پاکسازی داده
  • 43. پاکسازی داده‌های بزرگ (Big Data Cleaning) با استفاده از Spark
  • 44. استفاده از یادگیری ماشین در پاکسازی داده‌های جریانی (Stream Data Cleaning)
  • 45. پیاده‌سازی یک سیستم خودکار پاکسازی داده
  • 46. ملاحظات امنیتی در پاکسازی داده‌های صنعتی
  • 47. بهره‌وری و مقیاس‌پذیری در پاکسازی داده‌های صنعتی
  • 48. مطالعه موردی: پاکسازی داده‌های صنعتی در صنعت نفت و گاز
  • 49. مطالعه موردی: پاکسازی داده‌های صنعتی در صنعت تولید
  • 50. مطالعه موردی: پاکسازی داده‌های صنعتی در صنعت بهداشت و درمان
  • 51. آینده پاکسازی داده‌های صنعتی با یادگیری ماشین

📚 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.