کتاب تسلط بر ماتریس درهم‌ریختگی: راهنمای عملی برای تحلیل و بهبود مدل‌ها

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 تسلط بر ماتریس درهم‌ریختگی: راهنمای عملی برای تحلیل و بهبود مدل‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. چرا ارزیابی مدل مهم است؟
  • 3. معرفی ماتریس درهم‌ریختگی
  • 4. اجزای اصلی ماتریس درهم‌ریختگی: True Positive, True Negative, False Positive, False Negative
  • 5. درک مفهوم Precision (دقت)
  • 6. درک مفهوم Recall (حساسیت)
  • 7. محاسبه‌ی Precision و Recall
  • 8. ارتباط Precision و Recall: Trade-off
  • 9. معرفی معیار F1-Score
  • 10. محاسبه‌ی F1-Score و تفسیر آن
  • 11. ماتریس درهم‌ریختگی برای مسائل دسته‌بندی دودویی
  • 12. ماتریس درهم‌ریختگی برای مسائل دسته‌بندی چندکلاسه
  • 13. تفسیر ماتریس درهم‌ریختگی در مسائل چندکلاسه
  • 14. اهمیت Baseline و مقایسه با مدل
  • 15. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی برای تشخیص Bias در مدل
  • 16. تحلیل اثر عدم تعادل داده‌ها (Imbalanced Data)
  • 17. روش‌های مقابله با عدم تعادل داده‌ها: Oversampling و Undersampling
  • 18. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی در انتخاب آستانه (Threshold)
  • 19. منحنی ROC و AUC و ارتباط آن با ماتریس درهم‌ریختگی
  • 20. محاسبه‌ی AUC و تفسیر آن
  • 21. ارزیابی مدل با استفاده از Precision-Recall Curve
  • 22. تحلیل هزینه-فایده (Cost-Benefit Analysis) و ماتریس درهم‌ریختگی
  • 23. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی در تشخیص تقلب (Fraud Detection)
  • 24. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی در تشخیص بیماری (Medical Diagnosis)
  • 25. ماتریس درهم‌ریختگی در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 26. ماتریس درهم‌ریختگی در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 27. نرم‌افزارهای کاربردی برای ایجاد و تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی
  • 28. ماتریس درهم‌ریختگی در Scikit-learn
  • 29. ماتریس درهم‌ریختگی در TensorFlow/Keras
  • 30. ماتریس درهم‌ریختگی در PyTorch
  • 31. تصویرسازی ماتریس درهم‌ریختگی
  • 32. تحلیل خطاهای مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 33. شناسایی الگوهای خطا در ماتریس درهم‌ریختگی
  • 34. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی برای بهبود داده‌ها
  • 35. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی برای انتخاب ویژگی‌ها
  • 36. ارتباط ماتریس درهم‌ریختگی با سایر معیارهای ارزیابی
  • 37. درک مفهوم Specificity (ویژگی)
  • 38. ارتباط بین Specificity و Recall
  • 39. معرفی معیار G-Mean
  • 40. تفسیر G-Mean و کاربردهای آن
  • 41. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 42. ماتریس درهم‌ریختگی در شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 43. ماتریس درهم‌ریختگی در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 44. ماتریس درهم‌ریختگی در مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر
  • 45. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی در ارزیابی مدل‌های Ensemble
  • 46. ماتریس درهم‌ریختگی در Boosting Algorithms (مانند XGBoost, LightGBM)
  • 47. ماتریس درهم‌ریختگی در Random Forest
  • 48. ماتریس درهم‌ریختگی در Bagging
  • 49. بهینه‌سازی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 50. روش‌های بهبود Precision و Recall
  • 51. تکنیک‌های تنظیم پارامترهای مدل با توجه به ماتریس درهم‌ریختگی
  • 52. ارزیابی مدل در داده‌های جدید (New Data) با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 53. محدودیت‌های ماتریس درهم‌ریختگی
  • 54. تفسیر نادرست ماتریس درهم‌ریختگی و جلوگیری از آن
  • 55. مطالعه موردی: تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی در یک پروژه واقعی
  • 56. نکات کلیدی در گزارش‌دهی نتایج ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 57. آینده‌ی ارزیابی مدل و نقش ماتریس درهم‌ریختگی

📚 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.