📣 دوره آنلاین جامع یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت

📌۸۵ ساعت آموزش به همراه رفع اشکال و پرسش و پاسخ با اساتید دوره

⏰کد ۱: پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲
⏰کد ۲: پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸

📅 ۲۴ مهر ماه لغایت ۲ بهمن ماه ۱۳۹۹

🚫 ۲۰ درصد تخفیف ثبت نام زودهنگام تا ۱۵ مهر به تعداد محدود

🔐انجام پروژه های واقعی متناسب با بازار کار

📋مدرک معتبر و قابل ترجمه جهاد دانشگاهی جهت ادامه تحصیل در خارج از کشور

🎁 بازگشت شهریه نفر اول دوره

🔴برای کسب اطلاعات بیشتر پیرامون دوره، کدهای تخفیف، رزومه اساتید و ریز سرفصل ها میتوانید به لینک زیر مراجعه فرمایید:
http://www.armanbehnam.com/about-me/education/jd-dl-bi

🔴 لینک ثبت نام کد ۱ پنجشنبه ها و جمعه ها ۹ تا ۱۲
http://www.jdrouyesh.ir/reg?rgn=41&cls=343246

🔴 لینک ثبت نام کد ۲ پنجشنبه ها و جمعه ها ۱۵ تا ۱۸
http://www.jdrouyesh.ir/reg?rgn=41&cls=343247

📚@BigDataServe

🚫 تنها ۳ روز تا پایان استفاده از تخفیف ۲۰ درصد ثبت‌نام دوره یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت فرصت باقیست!

#machinelearning

آموزش تئوری شماری از تکنیک های یادگیری ماشین

📚@BigDataServe

#covid19

تاثیر همه گیری ویروس کرونا بر استارت آپ های جهان

📚@BigDataServe

#multi_task_learning #meta_learning #deep_learning #meta_learning
part: 7/14

⚪️ Stanford CS330: Multi-Task and Meta-Learning, 2019 | Lecture 7 - Kate Rakelly (UC Berkeley)




دوره متا لرنینگ دانشگاه استنفورد:
این دوره شامل مباحث پیشرفته ی deep learning و reinforcement learning است

قسمت هفتم - سخنرانی کیت راکلی

📚@BigDataServe

#datamining
#article

معرفی ۱۰ الگوریتم برتر داده کاوی در مقاله ای با همین عنوان

📚@BigDataServe

#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn

قسمت هفتم - آشنایی با مفاهیمی همچون طبقه بندی، رگرسیون، خوشه بندی، بیش برازش و کم برازش

📚@BigDataServe

#book
#R

کتاب آموزش زبان محاسبات آماری R

📚@BigDataServe

#business_intelligence

🔸 هوش تجاری چیست؟
🔺هوش تجاری یا هوش کسب و کار در واقع تبدیل داده به مزیت رقابتی برای یک سازمان است. فرض کنید که شما مدیر یک کسب و کار هستید. در چنین شرایطی، هوش تجاری به شما کمک می کند تا با استفاده از ابزارهایی مانند داشبوردهای مدیریتی، گزارش و نمودارهای متنی و گرافیکی و حتی تکنیک های داده کاوی، عوامل موفقیت یا شکست پروژه های سازمان را متوجه شده و بتوانید مشکلات را رفع و در جهت افزایش سودآوری سازمان اقدام کنید.

🔺در حقیقت هوش تجاری، مجموعه ای از ابزارها و روش هاست که با جمع آوری داده ها، پردازش و در نهایت نمایش اطلاعات، تصمیم گیری را برای مدیران سازمان آسانتر کرده و حقایقی را در خصوص فرایندهای تجاری سازمان به آنها ارائه می دهد.
📚@BigDataServe

#گزارش #python
🔎 10 ویژگی فوق العاده ورژن جدید پایتون ۳.۹
_____________
📚@BigDataServe

#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn

قسمت هشتم - آشنایی با مفاهیم کاهش ابعاد داده، مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی

📚@BigDataServe

🚫 امروز آخرین مهلت استفاده از کد تخفیف ۲۰ درصد ثبت‌نام دوره یادگیری عمیق و هوش تجاری جهاد دانشگاهی علم و صنعت است.

در این فایل به طور خلاصه با الگوریتم رگرسیون لجستیک، مفاهیم آماری و کاربرد های آن آشنا خواهید شد.
نویسنده: مهندس علی چگینی

📚@BigDataServe

#business_intelligence

🔸اهداف هوش تجاری
یکی از مهم ترین دلایل بکارگیری هوش تجاری، ایجاد مزیت رقابتی و همچنین افزایش میزان سوددهی سازمان است. اما می توان اهداف دیگری نیز برای این فرایند در نظر گرفت:

🔺 تهیه سریع و آسان گزارش های کاربردی
🔺 تعیین گرایشات تجاری سازمان ها
🔺 پیش بینی وضعیت آینده بازار
🔺 افزایش میزان رضایت مشتریان
🔺 تشخیص به موقع نقاط ضعف و قوت
🔺 کمک به تصمیم گیری سریع تر مدیران
🔺 افزایش بهره وری و سود آوری سازمان
🔺 تنظیم صحیح قیمت ها و افزایش فروش
🔺 کاهش هزینه های نیروی انسانی

📍به طور کلی هوش تجاری را می توان از جمله زیر مجموعه های سیستم های اطلاعاتی و فناوری اطلاعات دانست. سازمان هایی که به خوبی از فناوری اطلاعات در زیر ساخت های کسب و کار خود بهره برده باشند، به راحتی قادر خواهند بود هوش تجاری را نیز در سازمان به کار گرفته و از مزایای آن برخوردار شوند.

📚@BigDataServe

#datamining

داده کاوی: تکنیکها و متدولوژی آن
نویسنده: مهندس صدیقه چیره

📚@BigDataServe

#business_intelligence

🔸معماری هوش تجاری چگونه است؟
هوش تجاری از نظر ساختار اجرا و معماری فرایند، دارای پنج لایه اصلی است:
🔺منابع اطلاعاتی (Data Source)
در اولین مرحله برای پیاده سازی هوش تجاری در یک سازمان داده های مهم را در قالب فرمت های بخصوصی شناسایی و سازماندهی می کنیم. این داده ها را می توانید از انواع منابع اطلاعاتی جمع آوری کنید.

🔺استخراج، تبدیل و بارگذاری (ETL)
اطلاعات مناسب از منابعی که در مرحله قبل تشخیص داده شد استخراج شده، سپس به داده های قابل استفاده برای سیستم تبدیل می شوند (در این مرحله داده های نامعتبر از مجموعه داده حذف می شوند) و در نهایت در انبار داده گرد آوری و بارگذاری خواهند شد.

🔺انبار داده (DWH)
هدف از انجام این مرحله در حقیقت جمع آوری داده های مورد نیاز و ایجاد مجموعه ای یکپارچه از این اطلاعات است. طراحی این مجموعه جز یکی از مهم ترین مراحل فرایند پیاده سازی هوش تجاری است. انبار داده باید به گونه ای طراحی شود که انواع مختلف اطلاعات در آن قابل تجمیع باشد.

🔺مدلسازی داده ها (Data Modeling)
در این گام، حقایق مربوط به کسب و کار شامل فروش، پرداخت، زمان فروش، فروشنده و مشتری مشخص شده و در قالب گزارش هایی بررسی و روابط میان آنها مشخص می شود. پس از انجام این فرایند به مقادیر و اطلاعات محاسباتی دست می یابیم که می توان از آنها به عنوان شاخص های اندازه گیری اطلاعات استفاده کرد.

🔺ارائه اطلاعات (Presentation)
در آخرین لایه از فرایند هوش تجاری،اطلاعات بدست آمده را در قالب داشبوردهای مدیریتی و به شکل نمودارهای گرافیکی، گزارشات تصویری و متنی و... به کاربر نهایی (مدیران کسب و کار) نمایش داده می شود. این گزارش ها می توانند حاوی اطلاعاتی شامل نقاط قوت و ضعف سازمان، عوامل مفقیت و شکست پروژه ها، تأثیر هزینه ها در فروش و... باشند که در نهایت می توانند استراتژی های تجاری سازمان را دستخوش تغییر کنند.

📚@BigDataServe

#course #deeplearning
🟣یادگیری عمیق یا Deep Learning ، بخشی از خانواده بزرگتر روش های یادگیریِ مبتنی بر نمایش داده ها است. یادگیری ممکن است نظارت شده، نیمه نظارت شده یا بدون نظارت باشد.

🟡معماری های یادگیری عمیق همچون شبکه های عصبی، شبکه های کانوولوشن عمیق و شبکه های عصبی بازگشتی در زمینه هایی از جمله بینایی ماشین، شناسایی گفتار، پردازش زبان طبیعی، شناسایی صوت، فیلترینگ شبکه های اجتماعی، ترجمه ماشینی، بیوانفورماتیک، طراحی دارو و برنامه بازی ها استفاده شده اند که در آن ها نتایجی قابل قیاس با متخصصین انسانی و بعضاً برتر از آن ها ارائه کرده اند.

🟢مدل های یادگیری عمیق به شکلی نه چندان روشن از الگوهای پردازش اطلاعاتی و  ارتباطی در سیستم های عصبی زیستی الهام گرفته شده اند اما تفاوت های مختلفی در ویژگی های ساختاری و عملکردی با مغزهای زیستی (به ویژه مغز انسان) دارند، که باعث عدم همخوانی آنها با شواهد علوم اعصاب میشود.
📚@Bigdataserve

#machinelearning
#scikit_learn
🔸دوره آموزش یادگیری ماشین با کتابخانه Scikit-learn

قسمت نهم - آشنایی با انواع متغیرها

📚@BigDataServe

#r

آموزش نحوه تولید داده در نرم افزار R

📚@BigDataServe