یادگیری ماشین در ارتباط از راه دور: از اصول اولیه گرفته تا موارد دنیای واقعی

مدرس Itelcotech

انتشار 2025/07/22

مدت زمان 2h 11m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Machine Learning in Telecommunication: From Basics to Real-World Cases

این دوره در سطح متوسط، کاوش متمرکزی را در مورد چگونگی تغییر شبکه‌های مخابراتی مدرن توسط یادگیری ماشین (ML) ارائه می‌کند. این دوره برای دانش‌آموزان و متخصصان با دانش پایه از مخابرات یا هوش مصنوعی طراحی شده است که می‌خواهند درک خود را از برنامه‌های ML در بهینه‌سازی شبکه، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده و اتوماسیون هوشمند عمیق‌تر کنند، این دوره چندین پارادایم یادگیری ماشین کلیدی را پوشش می‌دهد: تحت نظارت، بدون نظارت و یادگیری تقویتی. از طریق مطالعات موردی در دنیای واقعی، مفاهیم کلیدی ML مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، آزمایش فرضیه، توابع هزینه، نزول گرادیان و ارزیابی مدل را بررسی کنید. بیاموزید که چگونه مدل‌ها معیارهای مخابراتی مانند قدرت سیگنال، بار شبکه، و تقاضای پهنای باند را پیش‌بینی می‌کنند و چگونه تکنیک‌های طبقه‌بندی به شناسایی خطاها و ناهنجاری‌ها کمک می‌کنند. در پایان این دوره، شما به مهارت هایی که برای استفاده از ML برای تقویت شبکه های مخابراتی هوشمندتر و سازگارتر نیاز دارید، مجهز خواهید شد.

Artificial Intelligence (AI) Machine Learning Reinforcement Learning Telecommunications

Introduction

Introduction ()

1. Machine Learning (ML) and Its Types

Predicting telecom network trends with ML ()

ML types: Supervised, unsupervised, and reinforcement ()

Supervised learning: Learning from labeled data ()

Unsupervised learning: Discovering patterns in telecom data ()

Reinforcement learning: Optimizing dynamic networks ()

2. ML Use Cases in Telecom Networks

How telecom networks use ML to optimize user throughput ()

Benefits of ML in telecom ()

3. Supervised Learning in Telecom

Supervised learning: Regression vs. classification ()

Signal prediction: Understanding regression in telecom ()

Network issue detection: Classification in action ()

4. Linear Regression in Telecom

Linear regression basics for telecom analytics ()

Using hypothesis testing to predict network performance ()

Cost function explained: Measuring telecom model accuracy ()

Gradient descent: Fine-tuning network models ()

Overfitting vs. underfitting: Optimizing for telecom predictions ()

5. Logistic Regression in Telecom

Classifying network issues with logistic regression ()

Sigmoid function: Converting data into decisions ()

Understanding the logistic hypothesis for telecom predictions ()

Decision boundaries: Separating normal and malicious traffic ()

Cost function in logistic regression ()

6. Unsupervised Learning in Telecom

What is unsupervised learning? Finding patterns without labels ()

Self-organizing networks: The power of clustering ()

K-means clustering: Segmenting subscribers ()

Gaussian distribution: Understanding telecom data spread ()

Anomaly detection: Spotting outliers in network performance ()

7. Reinforcement Learning in Telecom

Reinforcement learning basics ()

How reinforcement learning works ()

8. Decision Tree and Random Forest

Decision tree ()

Variance reduction and feature importance ()

Random forest and how it works ()

Why use random forest? ()

Random forest vs. decision tree ()

9. Practical ML Application: Telecom

ML workflow ()

Data collection and preparation ()

ML project: Network predictive analytics ()

Conclusion

Final thoughts ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.