اکسپرس 24
کتاب تعادل‌سازی سری‌های زمانی چند کلاسه: تکنیک‌ها و کاربردها

کتاب تعادل‌سازی سری‌های زمانی چند کلاسه: تکنیک‌ها و کاربردها

تگ‌ها: adasyn data balancing deep learning ensemble methods forecasting imbalanced data machine learning python smote time series time series analysis پیش‌بینی تعادل‌سازی داده داده نامتعادل سری زمانی

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 تعادل‌سازی سری‌های زمانی چند کلاسه: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علم داده

موضوع میانی: سری‌های زمانی و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی چند کلاسه
  • 2. چالش‌های عدم تعادل در سری‌های زمانی
  • 3. اهمیت تعادل‌سازی داده‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 4. معرفی معیارهای ارزیابی برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 5. تکنیک‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling)
  • 6. SMOTE برای سری‌های زمانی: مبانی و پیاده‌سازی
  • 7. ADASYN برای سری‌های زمانی: مبانی و پیاده‌سازی
  • 8. تکنیک‌های نمونه‌برداری کمتر (Undersampling)
  • 9. NearMiss برای سری‌های زمانی: مبانی و پیاده‌سازی
  • 10. تکنیک‌های ترکیبی نمونه‌برداری
  • 11. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی
  • 12. GANs برای تولید داده‌های سری زمانی
  • 13. تکنیک‌های وزن‌دهی به نمونه‌ها
  • 14. Cost-Sensitive Learning در سری‌های زمانی
  • 15. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble برای داده‌های نامتعادل
  • 16. Random Forest برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 17. Gradient Boosting Machine (GBM) برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 18. XGBoost برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 19. LightGBM برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 20. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف در سری‌های زمانی نامتعادل
  • 21. انتخاب بهترین تکنیک تعادل‌سازی برای داده‌های خاص
  • 22. پیاده‌سازی عملی تعادل‌سازی در پایتون
  • 23. کتابخانه‌های پایتون برای تعادل‌سازی سری‌های زمانی (imbalanced-learn)
  • 24. پیش‌پردازش سری‌های زمانی قبل از تعادل‌سازی
  • 25. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل
  • 26. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی نامتعادل
  • 27. تنظیم پارامترهای مدل برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 28. استراتژی‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 29. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات در تکنیک‌های تعادل‌سازی
  • 30. بررسی تاثیر حجم داده بر عملکرد مدل
  • 31. کاربرد تعادل‌سازی در پیش‌بینی تقاضا
  • 32. کاربرد تعادل‌سازی در تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
  • 33. کاربرد تعادل‌سازی در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
  • 34. کاربرد تعادل‌سازی در تحلیل بازارهای مالی
  • 35. کاربرد تعادل‌سازی در پیش‌بینی ترافیک
  • 36. چالش‌ها و محدودیت‌های تعادل‌سازی سری‌های زمانی
  • 37. روش‌های مقابله با داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
  • 38. اهمیت انتخاب پنجره زمانی مناسب
  • 39. تاثیر نویز در داده‌های سری زمانی و روش‌های کاهش آن
  • 40. بهینه‌سازی فرآیند تعادل‌سازی برای بهبود دقت پیش‌بینی
  • 41. استفاده از دانش دامنه برای انتخاب تکنیک‌های تعادل‌سازی
  • 42. بررسی موردی: تعادل‌سازی سری‌های زمانی در یک مجموعه داده واقعی
  • 43. بررسی پیشرفته الگوریتم‌های تعادل‌سازی
  • 44. تحلیل خطا و بهبود مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی نامتعادل
  • 45. تکنیک‌های پیشرفته‌تر تولید داده‌های مصنوعی (مانند TimeGAN)
  • 46. تلفیق تکنیک‌های تعادل‌سازی با روش‌های یادگیری عمیق
  • 47. استفاده از Autoencoders برای تولید داده‌های سری زمانی
  • 48. بررسی تاثیر ویژگی‌های آماری داده‌ها بر انتخاب روش تعادل‌سازی
  • 49. مقایسه رویکردهای مختلف برای ارزیابی عملکرد مدل در داده‌های نامتعادل
  • 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد مدل
  • 51. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه نظارتی برای سری‌های زمانی نامتعادل
  • 52. بررسی تاثیر داده‌های پرت (Outliers) بر عملکرد مدل و روش‌های مقابله با آن‌ها
  • 53. پیاده‌سازی یک خط لوله (Pipeline) کامل برای تعادل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی

📚 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.