×
  • دوره جامع پروپوزال‌نویسی با هوش مصنوعی – پلن طلایی با مدرس دوره

    ۵,۸۳۰,۰۰۰ تومان ۳,۵۰۰,۰۰۰ تومان

    دوره جامع پروپوزال‌نویسی با هوش مصنوعی – پلن ویژه با کوچینگ اختصاصی

    ۳,۴۹۰,۰۰۰ تومان ۲,۷۹۰,۰۰۰ تومان

    دوره جامع پروپوزال نویسی با کمک هوش مصنوعی (AI)

    ۲,۵۵۰,۰۰۰ تومان ۱,۹۹۰,۰۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک الگوریتم بهینه‌سازی مبتنی بر یادگیری ماشین برای تخصیص خودکار منابع به ماشین‌های مجازی با توجه به نیازمندی‌های زمانی و بار ترافیکی در رایانش ابری

    ۲۶۲,۴۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک الگوریتم بهینه‌سازی ترکیبی برای تخصیص منابع در رایانش ابری با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک و یادگیری ماشین

    ۲۵۹,۸۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک الگوریتم خوشه‌بندی دینامیک برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم با استفاده از روش‌های خوشه‌بندی مبتنی بر تراکم

    ۲۴۸,۸۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک الگوریتم خوشه‌بندی هوشمند مبتنی بر یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی مصرف انرژی در شبکه‌های حسگر بی‌سیم

    ۲۴۱,۰۰۰ تومان

    پروپوزال توسعه یک سیستم پیش‌واکشی هوشمند برای بهینه‌سازی بارگذاری صفحات وب با استفاده از یادگیری ماشین و تحلیل رفتار کاربر

    ۲۵۵,۵۰۰ تومان

    پروپوزال توسعه یک روش ترکیبی برای شناسایی و طبقه‌بندی ترافیک شبکه با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق

    ۲۶۵,۸۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک مدل هوشمند برای انتخاب استراتژی‌های مدیریت دانش در سیستم‌های ارتباط با مشتری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و منطق فازی

    ۲۳۸,۷۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک چارچوب بهینه برای پیاده‌سازی معماری سازمانی 2.0 FEAF در محیط‌های رایانش ابری

    ۲۵۹,۰۰۰ تومان

    پروپوزال تحلیل و مقایسه الگوریتم‌های بهینه‌سازی ازدحام ذرات و الگوریتم ژنتیک برای بهینه‌سازی مسیر لیفتراک در انبار

    ۲۲۹,۰۰۰ تومان

    پروپوزال توسعه یک سیستم پیش‌بینی بازار سهام با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل احساسات

    ۲۵۸,۴۰۰ تومان

    پروپوزال توسعه یک سیستم تشخیص حملات DDOS با استفاده از منطق فازی و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات

    ۲۶۲,۱۰۰ تومان

    پروپوزال توسعه یک سیستم تشخیص بات نت در اینترنت اشیا با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری جمعی و تحلیل رفتار شبکه

    ۲۳۸,۲۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک سیستم توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر خوشه‌بندی

    ۲۴۴,۹۰۰ تومان

    پروپوزال  توسعه یک روش بهینه برای خوشه‌بندی متون فارسی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیکی و تحلیل احساسات

    ۲۶۱,۴۰۰ تومان

    پروپوزال طراحی یک الگوریتم مسیریابی برای زمانبندی فرود و پرواز هواپیماها با استفاده از الگوریتم کلونی مورچه

    ۲۴۴,۱۰۰ تومان

    پروپوزال توسعه یک سیستم هوشمند برای کشف تقلب در بانکداری الکترونیک با استفاده از یادگیری عمیق و تکنیک‌های تحلیل داده

    ۲۶۹,۴۰۰ تومان

    پروپوزال  طراحی و بهینه‌سازی سیستم‌های توربو اکسپندر برای تولید همزمان برق و سرمایش در ایستگاه‌های تقلیل فشار گاز

    ۲۶۸,۹۰۰ تومان

    مطالب رایگان

    بیشتر

    مشاوره نگارش، سابمیت، پذیرش و چاپ مقاله علمی پژوهشی

    مشاوره و آموزش نگارش، سابمیت، پذیرش و چاپ مقاله علمی پژوهشی در کمتر از 1 ماه

    مقاله چیست؟

    آموزش و مشاوره نگارش مقالات فارسی و انگلیسی در سطوح ارشد و دکتری برای مجلات ISC, ISI, Scopus, PubMed, Q1,Q2,Q3,Q4 در کمتر از دو هفته

    یادگیری عمیق (Deep Neural Networks)

    یادگیری عمیق نوعی از یادگیری ماشین وهوش مصنوعی است که در واقع از روشی که ذهن انسان برای یادگیری موضوع خاصی به کار می گیرد، تقلید می کند. این نوع از یادگیری یکی از عناصر مهم در علم داده می باشد که شامل آمار و مدل سازی پیش بینی است. یادگیری عمیق برای دانشمندان داده که وظیفه جمع آوری ، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر زیادی از داده ها را دارند ، بسیار مفید است و این روند را سریعتر و آسان تر می کند.

    الگوریتم های استخراج ویژگی

    روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection Methods) به منظور مواجهه با داده‌های ابعاد بالا، به مولفه‌ای جدایی ناپذیر از فرآیند یادگیری مبدل شده‌اند. یک انتخاب ویژگی صحیح می‌تواند منجر به بهبود یادگیرنده استقرایی از جهت‌های گوناگون از جمله سرعت یادگیری، ظرفیت تعمیم و سادگی مدل استنتاج شده شود. در این مطلب بحث استخراج ویژگی و انتخاب ویژگی و انواع روش‌های آن مورد بررس قرار می‌گیرد.

    الگوریتم طبقه بندی درخت تصادفی

    الگوریتم FP-Growth

    یکی از الگوریتم های محبوب و مفید در این فن، الگوریتم FP-growth است. حجم داده ورودی FP-growth اصولا بسیار زیاد است و به همین دلیل یک محیط ابری چهارچوب مناسبی خواهد بود که میتواند از این حجم عظیم داده را به بخش های کوچکتر تقسیم و هر بخش را بصورت مجزا برای پردازش به یک نود خاص در شبکه ابری ارسال نمایید. این کار علاوه بر کاهش زمان اجرا تاثیر بسزائی در کاهش هزینه های ناشی از فراهم کردن بستره مورد نیاز برای داده کاوی خواهد داشت.

    طبقه بندی داده ها

    هنگامی که قصد تحلیل یک سری بزرگ از داده­ ها وجود دارد طبقه ­بندی به ما کمک خواهد کرد، زیرا که طبقه ­بندی روشی استاندارد برای نظم دادن به داده ­ها می­ باشد. می­ توان گفت که با این کار، داده­ ها به شکل قابل استفاده و ساده تر بیان می­ شوند و اعضای مشابه در کنار هم قرار می­ گیرند. در این فصل به روش­ هایی برای طبقه ­بندی کردن داده­ ها با دیدگاه آماری و مکانی پرداخته شده است.

    یادگیری تجمعی(گروهی)

    مفاهيمي همچون يادگيري گروهي، يادگيري سازماني، و سازمان‏هاي يادگيرنده، مفاهيمي كمابيش نزديك و نسبتا جديد در عرصه مديريت و مباحث رفتار سازماني هستند كه به اقتضاي پيچيدگي‏ ها و تغييرات محيطي و پيدايي نيازهاي جديد پا به عرصه وجود گذاشته و امروزه دغدغه اصلي انديشمندان اين رشته علمي ـ كاربردي را تشكيل مي ‏دهند.

    پشتیبانی آنلاین

    همواره ناب لرنینگ پشتیبان تمامی پروژه های خود از ساعت 9 صبح تا 12 شب می باشد. جهت تماس با پشتیبان و سفارش پروژه جدید کافیست از طریق "گفتگوی آنلاین" یا "سفارش فوری پروژه" یا "صفحه تماس با ما" اقدام فرمایید.

    0