آموزش رگرسیون و طبقه‌بندی ناخن - آخرین آپدیت

دانلود Nail Regression & Classification

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: هنر مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده را با اعتماد به نفس و دقت بالا بیاموزید. این دوره کوتاه برای کمک به متخصصان تحلیل داده‌ها طراحی شده است تا بتوانند مدل‌های توسعه‌یافته و ارزیابی‌شده‌ای را برای تصمیمات حیاتی تجاری ایجاد کنند. با گذراندن این دوره، شما قادر خواهید بود مدل‌های رگرسیون پیچیده‌ای بسازید که مفروضات آماری را برآورده می‌کنند، تکنیک‌های پیشرفته طبقه‌بندی (Classification) را به کار بگیرید و تصمیمات انتخاب مدل مبتنی بر داده را اتخاذ کنید که مستقیماً بر نتایج کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود: - مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه را با اعتبارسنجی آماری مناسب بسازید و عیب‌یابی کنید. - روش‌های پیشرفته طبقه‌بندی از جمله Gradient Boosting را برای دستیابی به عملکرد بهینه پیاده‌سازی کنید. - تخلفات مفروضات مدل را با استفاده از رویکردهای سیستماتیک ارزیابی و اصلاح نمایید. - عدم تعادل کلاس‌ها (Class Imbalance) را به طور مؤثر با استفاده از SMOTE و سایر تکنیک‌های اثبات شده مدیریت کنید. ویژگی منحصر به فرد این دوره، ایجاد پل میان سخت‌گیری‌های آماری و یادگیری ماشین مدرن است که هم بر دقت مدل و هم بر کاربرد تجاری آن تأکید دارد. برای موفقیت در این پروژه، باید پیش‌زمینه‌ای در آمار، برنامه‌نویسی پایتون و مفاهیم پایه یادگیری ماشین داشته باشید.

سرفصل ها و درس ها

پودمان ۱: مبانی رگرسیون خطی چندگانه Module 1: Multiple Linear Regression - Foundation

  • ساخت مدل‌های رگرسیون خطی چندگانه با پایتون Building Multiple Linear Regression Models with Python

پودمان ۲: روش‌های طبقه‌بندی - کاربردهای اصلی Module 2: Classification Methods - Core Application

  • چرا تسلط بر طبقه‌بندی باعث موفقیت کسب‌وکار می‌شود Why Classification Mastery Drives Business Success

  • مبانی طبقه‌بندی: رگرسیون لجستیک و Gradient Boosting Classification Fundamentals: Logistic Regression and Gradient Boosting

  • پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با پایتون Implementing Classification Models with Python

پودمان ۳: ارزیابی و انتخاب مدل - یکپارچه‌سازی و سنجش Module 3: Model Evaluation & Selection - Integration & Assessment

  • پیاده‌سازی SMOTE و وزن‌دهی به کلاس‌ها برای داده‌های نامتعادل Implementing SMOTE and Class Weighting for Imbalanced Data

نمایش نظرات

آموزش رگرسیون و طبقه‌بندی ناخن
جزییات دوره
3h 16m
5
(آخرین آپدیت)
34
- از 5
دارد
دارد
دارد
Chris Croft
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