يادگيري ماشين

دانلود

عنوان پایان نامه: يادگيري ماشين (Machin learning)
پروژه پاياني دوره كارشناسي - رشته مهندسي نرم افزار
قالب بندی: word
تعداد صفحات: 172
فهرست مطالب:
1. فصل 1 يادگيري ماشين
1-1 چكيده
1-2 يادگيري چيست؟
1-3 نگاهي به فردا
1-4 يادگيري ماشين
1-4-1 هدف
1-5 ماشين يادگيرنده
1-5-1 روند تكاملي ماشين هاي يادگيرنده
1-5-2 انواع ماشين هاي يادگيرنده
1-5-3 اجزاء ماشين هاي يادگيرنده
1_5_4 مشكلات ماشين هاي يادگيرنده
1-6 روشهاي يادگيري عامل
1-7 مسائل اساسي يادگيري
1-8 روند عملياتي
1-9 قوانين يادگيري
1-9-1 روش AQ11
1-9-2روش CN2
1-9-3 درخت تصميم
1-10 طراحي يك سيستم يادگيري
1-10-1 انتخاب Training Experience
1-10-2 انتخاب تابع هدف
1-10-3 انتخاب نحوه نمايش تابع هدف
1-10-4 انتخاب الگوريتم شبيه سازي
1-10-5 طراحي نهايي
1-11 كاربردهاي ماشين هاي يادگيرنده
1-12 تكنيك هاي يادگيري ماشين
1-12-1 درخت تصميم گيري
1-12-2 شبكه هاي عصبي
1-12-3 منطق فازي
1-12-4 يادگيري از طريق منطق مخاسباتي
1-12-5 محاسبات تكاملي
1-12-5-1 الگوريتم ژنتيك
1-12-6 يادگيري تقويتي
 فصل 2 داده كاوي
مقدمه
2-1 تعريف تئوريك از داده كاوي
2-2 جايگاه داده كاوي
2-2-1 چند واقعيت
2-3 مراحل يك فرايند داده كاوي
2-4 پايه هاي يك فرايند داده كاوي
2-5 كاربردهاي داده كاوي
2-6 مقوله كاهش ابعاد داده
2-6-1 پروسه كشف دانش از پايگاه داده
2-6-2 ويژگي هاي KDD
2-6-3 استخراج داده ها
2-6-4 آماده كردن داده ها
2-6-5 مهندسي داده ها
2-6-6 مهندسي الگوريتم و تعيين استراتژي هاي كاوش
2-7 زبان هاي پرسشي داده كاوي
2-8 كلاسه بندي و پيشگويي داده ها
2-8-1 انواع روشهاي كلاسه بنديگ
2-8-2 مراحل يك الگوريتم كلاسه بندي
2-8-3 ارزيابي روشهاي كلاسه بندي
2-9 خوشه بندي
2-9-1 تعريف فرايند خوشه بندي
2-9-2 كيفيت خوشه بندي
2-9-3 روش ها و الگوريتم هاي خوشه بندي
2-9-4 دسته بندي ويژگي هاي الگوريتم هاي خوشه بندي
2-10 داده كاوي با استفاده از استنتاج و يادگيري بيزي
2-10-1 تئوري بيز
2-10-2 اصل طول توصيف مينيمم
2-10-3 الگوريتم Gibbs
2-10-4 طبقه بندي ساده بيزي
2-10-5 تخمين زدن احتمالات
2-10-6 الگوريتم EM
نتيجه گيري
 فصل 3 شبكه هاي عصبي
مقدمه
3-1 تاريخچه
3-2 ايده پيدايش شبكه هاي عصبي
3-3 پباهن با مغز
3-4 روش كار نرون ها
3-5 مدل رياضي
3-6 پياده سازي هاي الكترونيكي نرون ها مصنوعي
3-7 عمليات شبكه هاي عصبي
3-8 آموزش شبكه هاي عصبي
3-9 آموزش تطبيقي
3-10 تفاوت شبكه هاي عصبي با روش هاي محاسباتي متداول و سيستم هاي خبره
3-11 انواع يادگيري براي شبكه هاي عصبي
3-11-1 باناظر
3-11-2 تشديدي
3-12 زمينه‌اي در مورد perceptron
3-12-1 قدرت protron
3-12-2 دنباله هاي protron
3-13 قضيه بنيادي دنباله ها
3-14 كاربردهاي شبكه هاي عصبي مصنوعي
3-15 مزيت شبكه هاي عصبي
3-16 قوانين فعال سازي
نتيجه
 فصل 4 الگوريتم ژنتيك
مقدمه
4-1 الگوريتم ژنتيك چيست؟
4-2 طبيعت ايده اوليه
4-3 رابطه تكامل طبيعي با هوش مصنوعي
4-4 چارچوب كلي الگوريتم هاي ژنتيك
4-4-1 شرط پايان الگوريتم
4-5 روش هاي نمايش
4-6 عملگرهاي الگوريتم ژنتيك
4-6-1 تابع سازگاري
4-6-2 انتخاب
4-6-3 CrossOver
4-6-4 موتاسيون ( جهش )
4-6-5 جايگزيني
4-7 مزايا و معايب
4-8 كاربردهاي الگوريتم ژنتيك
4-8-1 نمونه اي از كاربرد در مسائل بهينه سازي مهندسي نفت
4-8-2 كاربرد الگوريتم ژنتيك در شبكه هاي عصبي
4-8-3 هايپر هيوريستيك
4-9 روند الگوريتم ژنتيك با يك نمونه ساده
نتيجه
 

👇 تصادفی👇

دستورالعمل حفاظت و ایمنی تامین، نصب و راه اندازی ماشین آلات88-تحلیل هیدرولیكی مبتنی بر فشار شبكه های آبرسانی با استفاده از الگوریتم گرادیاناثربخشی آموزش گروهی ابراز وجود برکاهش اضطراب ،پرخاشگری وفرسودگی شغلیآموزش طرح بافت الگوی روزنه ای سادهپاورپوینت ایمنی در ساختماندانلود نقشه توپوگرافی و نقشه زمین‌شناسی ورامین به همراه گزارش کامل پشت نقشه (مقیاس: 1:100000)خطاهای رایج سرمایه‌گذاران مبتدینقشه 12.8*9.30پایان نامه حسابداری اسلامی در مقایسه با حسابداری بین الملل ✅فایل های دیگر✅

#️⃣ برچسب های فایل يادگيري ماشين

يادگيري ماشين

دانلود يادگيري ماشين

خرید اینترنتی يادگيري ماشين

👇🏞 تصاویر 🏞