کانال تلگرام پشتیبانی تلگرام شماره تماس پشتیبانی: 0930 395 3766
ورود ثبت نام

آموزش رشد درختان و مدل‌های قدرتمند Ensemble - آخرین آپدیت

دانلود Grow Trees & Powerful Ensembles

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: آیا آماده‌اید تا تخصص خود در علم داده را با قدرتمندترین تکنیک‌های مدل‌سازی مبتنی بر درخت متحول کنید؟ این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان تحلیل داده طراحی شده است تا بتوانند مدل‌سازی پیش‌بینی پیشرفته را با استفاده از درخت‌های تصمیم و روش‌های Ensemble پیاده‌سازی کنند. با تکمیل این دوره، شما در ساخت مدل CART، پیاده‌سازی روش‌های Ensemble و ارزیابی امکان‌سنجی استقرار مدل‌ها استاد خواهید شد. همچنین تجربه‌ای عملی با scikit-learn، XGBoost و سناریوهای بهینه‌سازی عملکرد در دنیای واقعی کسب خواهید کرد که مستقیماً بر تصمیمات تجاری تأثیر می‌گذارد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - مدل‌های CART را ساخته و با بصری‌سازی‌های مناسب برای ذینفعان، هرس (Prune) کنید. - پایداری مدل را از طریق تکنیک‌های Bootstrapping ارزیابی کنید. - بهبودهای عملکردی در روش‌های Bagging، Boosting و Stacking را مقایسه کنید. - هزینه‌های محاسباتی را برای استقرار در محیط عملیاتی (Production) بسنجید. ویژگی منحصر‌به‌فرد این دوره، پر کردن شکاف بین روش‌های تئوری Ensemble و محدودیت‌های عملی استقرار است تا اطمینان حاصل شود که مدل‌های شما هم کارآمد و هم از نظر عملیاتی قابل اجرا هستند. برای موفقیت در این پروژه، داشتن پیش‌زمینه در برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین ضروری است.
سرفصل ها و درس ها

پودمان ۱: ساخت و هرس درخت تصمیم - مبانی Module 1: Decision Tree Construction & Pruning - Foundation

  • اصول الگوریتم CART و هرس پیچیدگی هزینه CART Algorithm Fundamentals and Cost-Complexity Pruning

  • ساخت و هرس مدل‌های CART با Scikit learn Building and Pruning CART Models with Scikit-learn

پودمان ۲: مقایسه روش‌های Ensemble - کاربردهای اصلی Module 2: Ensemble Methods Comparison - Core Application

  • قدرت هوش جمعی (Ensemble) در تحلیل‌های پیش‌بینانه The Power of Ensemble Intelligence in Predictive Analytics

  • پیاده‌سازی و مقایسه روش‌های Ensemble Implementing and Comparing Ensemble Methods

  • ساخت مدل‌های Ensemble همراه با مقایسه عملکرد Building Ensemble Models with Performance Comparison

پودمان ۳: ارزیابی هزینه‌های محاسباتی - یکپارچه‌سازی و ارزیابی Module 3: Computational Cost Assessment - Integration & Assessment

  • اندازه‌گیری و مقایسه بازده محاسباتی روش‌های Ensemble Measuring and Comparing Computational Efficiency of Ensemble Methods

  • تحلیل هزینه محاسباتی و ارزیابی امکان‌سنجی استقرار Computational Cost Analysis and Deployment Feasibility Assessment

نمایش نظرات

آموزش رشد درختان و مدل‌های قدرتمند Ensemble
جزییات دوره
4h 5m
7
(آخرین آپدیت)
34
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft

https://donyad.com/d/b69d10

جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده

Model Deployment Performance Analysis Statistical Methods Model Training Cost Benefit Analysis Performance Measurement Machine Learning Methods Model Optimization Predictive Analytics Model Evaluation Predictive Modeling Scikit Learn (Machine Learning Library) Performance Tuning Data Visualization Data-Driven Decision-Making Feasibility Studies Random Forest Algorithm Decision Tree Learning Applied Machine Learning Classification And Regression Tree (CART) استقرار مدل تحلیل عملکرد روش‌های آماری آموزش مدل تحلیل هزینه-فایده اندازه‌گیری عملکرد روش‌های یادگیری ماشین بهینه‌سازی مدل تحلیل پیش‌بینانه ارزیابی مدل مدل‌سازی پیش‌بینانه Scikit Learn تنظیم عملکرد بصری‌سازی داده‌ها تصمیم‌گیری داده‌محور مطالعات امکان‌سنجی الگوریتم Random Forest یادگیری درخت تصمیم یادگیری ماشین کاربردی درخت طبقه‌بندی و رگرسیون (CART)