این دوره با رویکردی گام‌به‌گام طراحی شده تا شما را از مفاهیم پایه تا کاربردهای پیشرفته هدایت کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• درک عمیق مفاهیم جبر خطی: از بردارها و ماتریس‌ها گرفته تا تجزیه مقادیر منفرد (SVD) و مقادیر و بردارهای ویژه.
• پیاده‌سازی جبر خطی در پایتون: استفاده از کتابخانه‌های قدرتمند NumPy و SciPy برای عملیات ماتریسی و برداری.
• شناخت اصول و اهمیت انتخاب ویژگی: درک اینکه چرا و چگونه انتخاب ویژگی می‌تواند عملکرد مدل‌ها را بهبود بخشد.
• آشنایی با انواع روش‌های انتخاب ویژگی: شامل روش‌های فیلتر (Filter Methods)، پوششی (Wrapper Methods) و تعبیه‌شده (Embedded Methods).
• اجرای عملی تکنیک‌های انتخاب ویژگی: استفاده از کتابخانه Scikit-learn برای پیاده‌سازی عملیاتی مانند حذف ویژگی‌های با واریانس پایین، تحلیل همبستگی، RFE، Lasso و روش‌های مبتنی بر درخت.
• کاهش ابعاد داده‌ها: درک تفاوت‌های میان کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی و نحوه استفاده از PCA.
• کار با داده‌های واقعی: اعمال تکنیک‌های آموخته شده بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی و حل مسائل کاربردی.
• بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین: بهبود دقت و کارایی مدل‌ها با انتخاب بهترین زیرمجموعه از ویژگی‌ها.

این دوره نه تنها دانش تئوریک شما را افزایش می‌دهد، بلکه مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در حوزه علم داده را نیز به شما می‌آموزد:

• آمادگی شغلی: تقویت رزومه و آماده‌سازی برای نقش‌های متخصص علم داده، مهندس یادگیری ماشین و تحلیلگر داده.
• افزایش درک از الگوریتم‌ها: درک عمیق‌تر از نحوه عملکرد داخلی بسیاری از الگوریتم‌های محبوب یادگیری ماشین.
• بهبود عملکرد مدل‌ها: یادگیری تکنیک‌هایی برای ساخت مدل‌های یادگیری ماشینی دقیق‌تر، سریع‌تر و مقاوم‌تر در برابر بیش‌برازش.
• کاهش هزینه‌های محاسباتی: با انتخاب ویژگی‌های مناسب، نیاز به منابع محاسباتی کمتری خواهید داشت.
• رویکرد عملی و پروژه محور: تمرکز بر پیاده‌سازی و حل مسائل واقعی با استفاده از کدهای پایتون.
• دسترسی آفلاین: با در اختیار داشتن محتوا روی فلش مموری، بدون نگرانی از قطعی اینترنت یا محدودیت‌های دانلود، در هر زمان و مکانی می‌توانید به یادگیری بپردازید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن حداقل دانش در زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• مبانی برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با متغیرها، حلقه‌ها، شرط‌ها و توابع در پایتون.
• آشنایی مقدماتی با کتابخانه NumPy: دانش پایه در مورد آرایه‌های NumPy (اختیاری اما توصیه شده).
• مبانی آمار و احتمال: درک مفاهیمی مانند میانگین، واریانس، انحراف معیار و همبستگی.
• علاقه و انگیزه برای یادگیری مفاهیم ریاضی و کاربرد آن‌ها در یادگیری ماشین.

این دوره به دقت ساختاربندی شده تا تمامی جنبه‌های جبر خطی و انتخاب ویژگی را پوشش دهد. در ادامه، مروری بر ماژول‌های اصلی این دوره خواهید داشت:

ماژول ۱: مبانی جبر خطی برای علم داده

• مقدمه‌ای بر بردارها و ماتریس‌ها: تعریف، نمایش و کاربردها.
• عملیات پایه برداری و ماتریسی: جمع، تفریق، ضرب اسکالر و ضرب ماتریسی.
• بردارها و ماتریس‌های خاص: ماتریس همانی، ماتریس صفر و ماتریس قطری.
• دترمینان و ماتریس معکوس: محاسبه و کاربردهای آن‌ها در حل سیستم‌های خطی.
• فضاهای برداری و زیرفضاهای برداری: درک مفاهیم پایه‌ای جبر خطی.

ماژول ۲: مقادیر و بردارهای ویژه و تجزیه‌های ماتریسی

• مقدمه‌ای بر مقادیر و بردارهای ویژه: درک اهمیت و کاربرد آن‌ها در تحلیل داده.
• محاسبه مقادیر و بردارهای ویژه در پایتون: استفاده از NumPy.
• تجزیه مقادیر منفرد (SVD): یکی از قدرتمندترین ابزارهای جبر خطی در یادگیری ماشین.
• کاربردهای SVD: کاهش ابعاد، فشرده‌سازی تصویر و سیستم‌های توصیه‌گر.
• تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) به عنوان کاربردی از SVD: کاهش ابعاد و استخراج ویژگی.

ماژول ۳: مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی

• اهمیت انتخاب ویژگی: چرا به آن نیاز داریم؟ (کاهش بیش‌برازش، بهبود عملکرد، تفسیرپذیری).
• انواع انتخاب ویژگی: روش‌های فیلتر، پوششی و تعبیه‌شده.
• مراحل کلی فرآیند انتخاب ویژگی.
• متریک‌های ارزیابی برای انتخاب ویژگی: چگونه بهترین ویژگی‌ها را انتخاب کنیم؟

ماژول ۴: روش‌های فیلتر (Filter Methods)

• حذف ویژگی‌های با واریانس پایین: شناسایی و حذف ویژگی‌های غیرمفید.
• همبستگی: استفاده از ضریب همبستگی پیرسون و اسپیرمن برای شناسایی ویژگی‌های مرتبط.
• آزمون کای-دو (Chi-squared): برای ویژگی‌های طبقه‌ای و هدف طبقه‌ای.
• ANOVA (تحلیل واریانس): برای ویژگی‌های عددی و هدف طبقه‌ای.
• اطلاعات متقابل (Mutual Information): یک معیار غیرخطی برای سنجش وابستگی.
• پیاده‌سازی تمامی روش‌ها با Scikit-learn و NumPy.

ماژول ۵: روش‌های پوششی (Wrapper Methods)

• معرفی روش‌های پوششی: مدل‌های یادگیری ماشین به عنوان ارزیاب.
• انتخاب ویژگی رو به جلو (Forward Feature Selection): شروع از هیچ و اضافه کردن گام به گام.
• حذف ویژگی رو به عقب (Backward Feature Elimination): شروع از همه و حذف گام به گام.
• حذف ویژگی بازگشتی (Recursive Feature Elimination – RFE): با استفاده از وزن‌ها یا اهمیت ویژگی.
• پیاده‌سازی و مقایسه عملکرد روش‌های پوششی.

ماژول ۶: روش‌های تعبیه شده (Embedded Methods)

• مقدمه‌ای بر روش‌های تعبیه شده: ترکیب انتخاب ویژگی با فرآیند آموزش مدل.
• رگرسیون Lasso (L1 Regularization): انتخاب ویژگی از طریق جریمه‌سازی.
• رگرسیون Ridge (L2 Regularization): کاهش اهمیت ویژگی‌ها بدون حذف کامل.
• اهمیت ویژگی در مدل‌های مبتنی بر درخت: Random Forest و Gradient Boosting.
• پیاده‌سازی این روش‌ها و تحلیل نتایج در پایتون.

ماژول ۷: کاهش ابعاد در مقابل انتخاب ویژگی

• تفاوت‌های کلیدی بین کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی.
• تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) به عنوان یک تکنیک کاهش ابعاد.
• سایر تکنیک‌های کاهش ابعاد: t-SNE و UMAP (مروری کوتاه).
• انتخاب رویکرد مناسب: چه زمانی از انتخاب ویژگی و چه زمانی از کاهش ابعاد استفاده کنیم؟

ماژول ۸: کاربردهای عملی و مطالعات موردی

• پروژه‌های عملی و نمونه‌های دنیای واقعی: اعمال تکنیک‌های آموخته شده بر روی مجموعه‌داده‌های مختلف.
• پردازش داده‌های نامنظم و آماده‌سازی برای انتخاب ویژگی.
• اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در فرآیند انتخاب ویژگی.
• نکات پیشرفته و بهترین شیوه‌ها در انتخاب ویژگی.
• بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای الگوریتم‌های انتخاب ویژگی.

همانطور که قبلاً اشاره شد، تمامی محتوای این دوره، شامل ویدئوهای آموزشی، فایل‌های کد پایتون و دیتاست‌ها، به صورت کامل بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی بارگذاری شده و برای شما ارسال می‌شود. این روش تضمین می‌کند که شما به یک نسخه فیزیکی و دائمی از دوره دسترسی خواهید داشت که بدون نیاز به اتصال اینترنت و با سرعت بالا می‌توانید از آن استفاده کنید. هیچ بخش دانلودی برای این دوره وجود ندارد و تمامی محتوا تنها از طریق فلش مموری قابل دسترسی است.