Beginning of dialog window. Escape will cancel and close the window.
End of dialog window.
نکته:
آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
در حال بارگزاری، لطفا صبر کنید...
توضیحات دوره:
استفاده از روشهای یادگیری ماشینی در پایتون - یک روش گام به گام برای پیشبینیهای دقیق، درک و استفاده از مدلهای یادگیری عمیق برای پیشبینی سریهای زمانی انتشار CO2 با استفاده از پایتون. اجرای یک روش گام به گام برای تولید پیش بینی های دقیق CO2، ترکیب آزمون های آماری و تجزیه و تحلیل. روندهای بلندمدت دی اکسید کربن را در مناطق مختلف از جمله هند، ایالات متحده آمریکا، بریتانیا و غیره تجزیه و تحلیل و پیش بینی کنید. توسعه مهارت های عملی در پیش پردازش داده ها، اعتبارسنجی مدل، و بهینه سازی عملکرد برای ایجاد پیش بینی های زیست محیطی قابل اعتماد. پیش نیازها: بدون پیش نیاز به جز پایتون اولیه.
این دوره، "یادگیری عمیق برای پیش بینی سری های زمانی در مورد دی اکسید کربن، در پایتون" شما را در ساخت مدل های پیشرفته برای پیش بینی سطوح CO2 در آینده راهنمایی می کند. با تمرکز بر برنامه های کاربردی دنیای واقعی، نحوه پیش بینی انتشار کربن در مناطق کلیدی، از جمله هند، ایالات متحده آمریکا و بریتانیا را بررسی خواهید کرد. با پیروی از یک روش گام به گام، تجربه عملی به دست خواهید آورد و اطمینان حاصل می کند که هر مرحله از فرآیند پیش بینی را درک می کنید.
با شروع پیش پردازش داده ها و تجزیه و تحلیل آماری، این دوره شما را در ساخت مدل های یادگیری عمیق راهنمایی می کند. شما همچنین تست های آماری کلیدی را برای تایید صحت پیش بینی های خود انجام خواهید داد. در پایان، در ایجاد پیشبینیهای بلندمدت بسیار دقیق، اعمال آنها در روندهای زیستمحیطی جهانی، و به دست آوردن بینشی که میتواند به مقابله با چالشهای تغییرات آب و هوایی کمک کند، ماهر خواهید بود.
پیشبینیهای دقیق در سطح CO2 برای درک و پرداختن به تأثیرات تغییرات آب و هوا بسیار مهم است. پیشبینیهای قابل اعتماد به دولتها، سازمانها و سیاستگذاران کمک میکند تا درباره چگونگی کاهش انتشار گازهای گلخانهای و دستیابی به اهداف بینالمللی آبوهوایی تصمیمگیری کنند. آنها همچنین برای پیش بینی روندهای آتی در گرمایش جهانی، افزایش سطح آب دریاها و رویدادهای شدید آب و هوایی ضروری هستند و امکان برنامه ریزی و استراتژی های سازگاری بهتر را فراهم می کنند. علاوه بر این، پیشبینی دقیق CO2 میتواند سرمایهگذاری در انرژیهای تجدیدپذیر، فنآوریهای جذب کربن و شیوههای پایدار را هدایت کند و به کاهش اثرات بلندمدت تغییرات آب و هوایی کمک کند. به طور کلی، پیشبینی دقیق ابزاری حیاتی برای محافظت از آینده سیاره است.
سرفصل ها و درس ها
مقدمه
Introduction
مقدمه
Introduction
روش 10 مرحله ای برای پیش بینی های دقیق
The 10-step methodology for accurate forecasts
پیش پردازش داده ها
Data Preprocessing
تجزیه و تحلیل
Analysis
تقسیم مجموعه داده
Dataset split
ویژگی های چند جمله ای
Polynomial features
تقسیم مجموعه داده
Dataset split
مقیاس بندی مجموعه داده
Dataset scaling
مقدمه
Introduction
مقیاس بندی داده ها و ماتریس های ویژگی ها
Data scaling and features matrices
نمایش نظرات