×
  • تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی ترشی بخش فروش با ویژوال پارادایم

    ۶۳,۲۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی ترشی بخش انبارداری با ویژوال پارادایم

    ۶۲,۵۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی رب بخش تولید با ویژوال پارادایم

    ۶۲,۶۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی رب بخش حسابداری با ویژوال پارادایم

    ۶۳,۱۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی رب بخش حمل و نقل با ویژوال پارادایم

    ۶۱,۶۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی رب بخش فروش با ویژوال پارادایم

    ۶۱,۸۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی رب بخش انبارداری با ویژوال پارادایم

    ۶۱,۴۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی پوشاک بخش تولید با ویژوال پارادایم

    ۶۲,۷۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی پوشاک بخش حسابداری با ویژوال پارادایم

    ۶۱,۸۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی پوشاک بخش حمل و نقل با ویژوال پارادایم

    ۶۰,۹۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی پوشاک بخش فروش با ویژوال پارادایم

    ۶۳,۸۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی پوشاک بخش انبارداری با ویژوال پارادایم

    ۶۲,۲۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی لبنیات بخش تولید با ویژوال پارادایم

    ۶۴,۶۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی لبنیات بخش حسابداری با ویژوال پارادایم

    ۶۴,۴۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی لبنیات بخش حمل و نقل با ویژوال پارادایم

    ۶۴,۲۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی لبنیات بخش فروش با ویژوال پارادایم

    ۶۳,۵۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی لبنیات بخش انبارداری با ویژوال پارادایم

    ۶۱,۳۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی کمپوت بخش تولید با ویژوال پارادایم

    ۶۳,۹۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی کمپوت بخش حسابداری با ویژوال پارادایم

    ۶۳,۱۰۰ تومان

    تجزیه و تحلیل سیستم کارخانه تولیدی کمپوت بخش حمل و نقل با ویژوال پارادایم

    ۶۱,۴۰۰ 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

    سیستم های پیشنهاد دهنده در شبکه اجتماعی و انواع آنها

    یک سیستم پیشنهاد دهنده سعی می‌کند علایق یک کاربر خاص در وبسایت شما را شناسایی و پیش‌بینی کند و آیتم‌هایی متناسب با علایقش به وی نشان دهد. سیستم پیشنهاد دهنده از الگوریتم‌های بسیار قدرتمند یادگیری ماشین (machine learning) است که خرده‌فروشی‌های آنلاین متعددی از آن برای افزایش فروش خود استفاده می‌کنند.

    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.

    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