اکسپرس 24
کتاب تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌های قابل تفسیر برای داده‌های وابسته

کتاب تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌های قابل تفسیر برای داده‌های وابسته

تگ‌ها: Classification Data Visualization Dependent Data Feature Importance GAM HMM Interpretable Machine Learning LIME Mixed Effects Models Model Explainability Python Regression SHAP Statistical Modeling Time Series Analysis

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 تحلیل و پیاده‌سازی مدل‌های قابل تفسیر برای داده‌های وابسته

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های قابل تفسیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدل‌های قابل تفسیر و اهمیت آن‌ها
  • 2. داده‌های وابسته: ماهیت و چالش‌ها
  • 3. بررسی روش‌های سنتی مدل‌سازی داده‌های وابسته
  • 4. مفهوم وابستگی در داده‌ها و انواع آن
  • 5. معرفی مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (GLM) برای داده‌های وابسته
  • 6. مدل‌های اثرات ترکیبی (Mixed Effects Models) و کاربرد آن‌ها
  • 7. مدل‌های زنجیره مارکوف (Markov Chain Models) و تحلیل داده‌های ترتیبی
  • 8. مدل‌های پنهان مارکوف (Hidden Markov Models) و کاربردها
  • 9. مدل‌های رگرسیون لجستیک چند سطحی (Multilevel Logistic Regression)
  • 10. درک و تفسیر ضرایب در مدل‌های خطی تعمیم‌یافته
  • 11. ارزیابی عملکرد مدل‌های GLM در داده‌های وابسته
  • 12. تحلیل باقی‌مانده‌ها در مدل‌های GLM
  • 13. مدل‌های اثرات ترکیبی: تفسیر و ارزیابی
  • 14. انتخاب ساختار واریانس-کوواریانس در مدل‌های اثرات ترکیبی
  • 15. مقایسه مدل‌های اثرات ترکیبی با مدل‌های GLM
  • 16. کاربرد مدل‌های زنجیره مارکوف در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 17. تفسیر احتمالات انتقال در مدل‌های زنجیره مارکوف
  • 18. مدل‌های پنهان مارکوف: الگوریتم‌های یادگیری
  • 19. کاربردهای HMM در تشخیص گفتار و پردازش زبان طبیعی
  • 20. تفسیر حالت‌های پنهان و احتمالات انتشار در HMM
  • 21. رگرسیون لجستیک چند سطحی: مفاهیم و کاربردها
  • 22. تفسیر ضرایب در رگرسیون لجستیک چند سطحی
  • 23. ارزیابی مدل‌های رگرسیون لجستیک چند سطحی
  • 24. مقایسه مدل‌های رگرسیون لجستیک چند سطحی با سایر روش‌ها
  • 25. مدل‌های درختی تصمیم‌گیری قابل تفسیر برای داده‌های وابسته
  • 26. جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و اهمیت ویژگی‌ها
  • 27. روش‌های افزایش قابلیت تفسیر درخت‌های تصمیم‌گیری
  • 28. روش‌های مبتنی بر Shapley Values برای تفسیر مدل‌های درختی
  • 29. روش‌های LIME و SHAP برای توضیح پیش‌بینی‌های مدل
  • 30. استفاده از نمودارهای وابستگی جزئی (Partial Dependence Plots)
  • 31. تفسیر تعاملات ویژگی‌ها در مدل‌های غیرخطی
  • 32. مدل‌های افزودنی تعمیم‌یافته (Generalized Additive Models - GAMs)
  • 33. تفسیر توابع صاف در GAMs
  • 34. انتخاب توابع صاف مناسب برای داده‌های وابسته
  • 35. کاربرد GAMs در مدل‌سازی روابط غیرخطی
  • 36. روش‌های انتخاب ویژگی در مدل‌های قابل تفسیر
  • 37. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 38. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد و افزایش قابلیت تفسیر
  • 39. تفسیر نمایش‌های فشرده‌شده داده‌ها
  • 40. تکنیک‌های بصری‌سازی برای داده‌های وابسته
  • 41. نمودارهای سری زمانی و تحلیل روندها
  • 42. نمودارهای پراکنش و بررسی همبستگی‌ها
  • 43. نمودارهای جعبه‌ای و مقایسه توزیع‌ها
  • 44. استفاده از نمودارهای شبکه‌ای برای نمایش روابط بین متغیرها
  • 45. ارائه نتایج مدل‌های قابل تفسیر به ذینفعان
  • 46. توسعه داشبوردهای تعاملی برای تحلیل داده‌ها
  • 47. نکات کلیدی در ارائه گزارش‌های تفسیرپذیر
  • 48. محدودیت‌های مدل‌های قابل تفسیر و راه‌حل‌ها
  • 49. چالش‌های تفسیر مدل‌ها در داده‌های با ابعاد بالا
  • 50. آینده مدل‌های قابل تفسیر و تحقیقات آتی

📚 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.