کتاب آموزش کاربردی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN) در تحلیل داده‌ها و سیستم‌های تصمیم‌یار با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه (KNN) در تحلیل داده‌ها و سیستم‌های تصمیم‌یار

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: الگوریتم‌های یادگیری ماشین نظارت‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و جایگاه الگوریتم‌های نظارت‌شده
  • 2. آشنایی با مفهوم یادگیری مبتنی بر نمونه و الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
  • 3. بررسی فضای ویژگی‌ها و ابعاد داده در الگوریتم KNN
  • 4. اهمیت انتخاب مقیاس مناسب برای داده‌های عددی
  • 5. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی برای افزایش دقت مدل
  • 6. مفهوم فاصله اقلیدسی در فضای برداری
  • 7. سایر معیارهای محاسبه فاصله در الگوریتم KNN
  • 8. نقش پارامتر K در تعادل میان بایاس و واریانس مدل
  • 9. انتخاب بهینه مقدار K در داده‌های آموزشی
  • 10. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم KNN با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 11. تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌شده با رویکرد KNN
  • 12. بررسی الگوریتم KNN در مسائل رگرسیون و پیش‌بینی مقادیر پیوسته
  • 13. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 14. مفهوم دقت صحت و فراخوانی در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 15. اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 16. چالش‌های داده‌های با ابعاد بالا و نفرین ابعاد
  • 17. تکنیک‌های کاهش ابعاد قبل از اجرای الگوریتم KNN
  • 18. استفاده از ساختارهای داده‌ای درخت برای بهینه‌سازی جستجوی همسایگی
  • 19. مقایسه عملکرد KNN با سایر الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 20. کاربرد KNN در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 21. به‌کارگیری سیستم‌های تصمیم‌یار مبتنی بر KNN در حوزه‌های تجاری
  • 22. روش‌های مواجهه با داده‌های پرت در الگوریتم KNN
  • 23. وزن‌دهی به همسایگان بر اساس فاصله در بهبود دقت مدل
  • 24. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی چندکلاسه با KNN
  • 25. استفاده از الگوریتم KNN در تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
  • 26. نقش یادگیری نظارت‌شده در بهینه‌سازی فرآیندهای تولید
  • 27. بررسی محدودیت‌های محاسباتی الگوریتم KNN در مجموعه‌داده‌های حجیم
  • 28. راهکارهای افزایش سرعت در محیط‌های عملیاتی
  • 29. تلفیق مدل KNN با روش‌های یادگیری گروهی
  • 30. مستندسازی و ارائه نتایج تحلیل داده‌ها در سامانه‌های تصمیم‌یار
  • 31. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در سیستم‌های هوشمند
  • 32. پروژه عملی: طراحی یک سامانه تصمیم‌یار ساده با الگوریتم KNN
تگ‌ها: الگوریتم KNN تحلیل داده‌ها داده‌کاوی سیستم‌های تصمیم‌یار طبقه‌بندی داده‌ها علوم داده مدل‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت‌شده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.