دوره مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین بر روی فلش 32GB

دوره مهندسی ویژگی برای یادگیری ماشین، یک دوره جامع و کاربردی است که به شما در درک عمیق و تسلط بر تکنیک‌های مهندسی ویژگی کمک می‌کند. این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود و شما را برای تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌های ارزشمند و مؤثر برای مدل‌های یادگیری ماشین آماده می‌کند. مهندسی ویژگی، کلید اصلی برای بهبود عملکرد مدل‌ها و دستیابی به نتایج بهتر در پروژه‌های یادگیری ماشین است. این دوره، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته همراهی می‌کند، و با ارائه مثال‌های عملی، درک شما را از این مفاهیم عمیق‌تر می‌سازد.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

این دوره به شما آموزش می‌دهد که چگونه:

• داده‌های خام را به ویژگی‌های مفید و مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل کنید.
• ویژگی‌های عددی را مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی کنید تا عملکرد مدل‌ها را بهبود ببخشید.
• ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical) را رمزگذاری (Encoding) کنید تا برای مدل‌های یادگیری ماشین قابل استفاده شوند.
• ویژگی‌های جدید را از داده‌های موجود استخراج کنید و از آنها برای بهبود دقت مدل‌ها استفاده کنید.
• با تکنیک‌های مدیریت داده‌های گمشده (Missing data) و داده‌های پرت (Outliers) آشنا شوید و راه‌حل‌های مناسب را پیاده‌سازی کنید.
• روش‌های انتخاب ویژگی (Feature selection) را یاد بگیرید و بهترین ویژگی‌ها را برای مدل خود انتخاب کنید.
• از تکنیک‌های مهندسی ویژگی در پروژه‌های دنیای واقعی استفاده کنید و مشکلات را حل کنید.

  مزایای شرکت در این دوره

  شرکت در این دوره مزایای متعددی دارد که عبارتند از:

  • درک عمیق از مهندسی ویژگی: این دوره به شما درک عمیقی از مفاهیم و تکنیک‌های مهندسی ویژگی می‌دهد.
  • مهارت‌های عملی: با استفاده از مثال‌های عملی و پروژه‌های واقعی، مهارت‌های عملی خود را تقویت می‌کنید.
  • آماده‌سازی برای پروژه‌های یادگیری ماشین: این دوره شما را برای انجام پروژه‌های یادگیری ماشین در دنیای واقعی آماده می‌کند.
  • افزایش دقت مدل‌ها: با استفاده از تکنیک‌های مهندسی ویژگی، می‌توانید دقت مدل‌های خود را به طور قابل توجهی افزایش دهید.
  • ارتقای رزومه: با یادگیری این مهارت‌ها، می‌توانید رزومه خود را تقویت کرده و فرصت‌های شغلی بهتری را به دست آورید.

    پیش‌نیازهای دوره

    برای شرکت در این دوره، آشنایی با مفاهیم زیر ضروری است:

    • مفاهیم پایه یادگیری ماشین: آشنایی با مفاهیم اساسی یادگیری ماشین مانند رگرسیون، طبقه‌بندی، و خوشه‌بندی.
    • زبان برنامه‌نویسی پایتون: تسلط بر زبان پایتون و کتابخانه‌های NumPy، Pandas، و Scikit-learn.
    • دانش ریاضیات: آشنایی با مفاهیم پایه ریاضی مانند جبر خطی و آمار.

      اگر با این مفاهیم آشنایی ندارید، می‌توانید ابتدا دوره‌های آموزشی مرتبط را بگذرانید و سپس در این دوره شرکت کنید.

      سرفصل‌های دوره

      این دوره شامل بخش‌های زیر است:

      بخش 1: مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی

      در این بخش، با مفاهیم پایه مهندسی ویژگی آشنا می‌شوید و اهمیت آن در یادگیری ماشین را درک می‌کنید.

      • معرفی مهندسی ویژگی و اهمیت آن
      • چرخه عمر یک پروژه یادگیری ماشین
      • انواع داده‌ها و ویژگی‌ها
      • اهمیت انتخاب و مهندسی ویژگی

        بخش 2: پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها

        در این بخش، با تکنیک‌های پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها برای مهندسی ویژگی آشنا می‌شوید.

        • مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data)
        • شناسایی و حذف داده‌های پرت (Outliers)
        • تبدیل نوع داده‌ها
        • پاکسازی داده‌های متنی

          بخش 3: مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی

          در این بخش، با تکنیک‌های مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه عملکرد مدل‌ها را بهبود ببخشید.

          • مقیاس‌بندی Min-Max
          • مقیاس‌بندی استاندارد (Standardization)
          • نرمال‌سازی (Normalization)
          • تبدیل‌های توانی (Power Transformations)

            بخش 4: رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای

            در این بخش، با تکنیک‌های رمزگذاری (Encoding) ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical) آشنا می‌شوید.

            • رمزگذاری One-Hot
            • رمزگذاری Label
            • رمزگذاری Ordinal
            • رمزگذاری Count و Target

              بخش 5: استخراج ویژگی‌های جدید

              در این بخش، با تکنیک‌های استخراج ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود آشنا می‌شوید.

              • استخراج ویژگی‌های تاریخی
              • استخراج ویژگی‌های مکانی
              • استخراج ویژگی‌های ترکیبی
              • استخراج ویژگی‌های متن

                بخش 6: انتخاب ویژگی

                در این بخش، با تکنیک‌های انتخاب ویژگی آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید چگونه بهترین ویژگی‌ها را برای مدل خود انتخاب کنید.

                • فیلتر کردن ویژگی‌ها
                • انتخاب ویژگی بر اساس مدل
                • انتخاب ویژگی بازگشتی

                  بخش 7: پروژه‌های عملی

                  در این بخش، با استفاده از پروژه‌های عملی، دانش خود را در عمل پیاده‌سازی می‌کنید.

                  • پروژه تشخیص هرزنامه (Spam Detection)
                  • پروژه پیش‌بینی قیمت مسکن (Housing Price Prediction)
                  • پروژه طبقه‌بندی تصاویر (Image Classification)

                    نحوه دسترسی به دوره

                    این دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود. پس از ثبت‌نام و تهیه دوره، فلش مموری برای شما ارسال می‌شود. شما می‌توانید محتوای دوره را در فلش مموری مشاهده و از آن استفاده کنید. محتوای دوره شامل ویدیوهای آموزشی، کدها، داده‌ها و اسلایدهای آموزشی است. این دوره یک منبع جامع و کامل برای یادگیری مهندسی ویژگی است و به شما کمک می‌کند تا مهارت‌های لازم را برای موفقیت در پروژه‌های یادگیری ماشین کسب کنید.

                    این دوره یک فرصت عالی برای ارتقای مهارت‌های شما در زمینه یادگیری ماشین است. با شرکت در این دوره، می‌توانید دانش و مهارت‌های خود را در زمینه مهندسی ویژگی به طور چشمگیری افزایش دهید و در پروژه‌های خود موفق‌تر عمل کنید.

                    نظرات

                    هنوز نظری ثبت نشده است.

                    وارد شوید تا نظر ثبت کنید.