اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی سازوکار در کاهش ابعاد داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سازوکار در کاهش ابعاد داده

موضوع کلی: طراحی سازوکار (Mechanism Design)

موضوع میانی: طراحی سازوکار در مسائل بهینه‌سازی در سیستم‌های داده غیرقابل نظارت نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد داده
• 2. اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها
• 3. روش‌های کاهش ابعاد: یک نمای کلی
• 4. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): مفاهیم پایه
• 5. PCA: مراحل اجرا و تفسیر نتایج
• 6. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها
• 7. انتخاب تعداد مولفه‌های اصلی
• 8. نرم‌افزارهای کاربردی PCA
• 9. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی: معرفی
• 10. تخلیص خطی (LDA): اصول و کاربردها
• 11. LDA برای طبقه‌بندی داده‌ها
• 12. مقایسه PCA و LDA
• 13. تحلیل تبعیض خطی (DLDA)
• 14. روش‌های خوشه‌بندی برای کاهش ابعاد
• 15. خوشه‌بندی K-Means و کاربرد آن
• 16. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 17. تحلیل خود سازمان‌ده (SOM)
• 18. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
• 19. معماری Autoencoders و آموزش آن‌ها
• 20. استفاده از Autoencoders برای کاهش ابعاد
• 21. کاهش ابعاد مبتنی بر همسایگی
• 22. الگوریتم t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
• 23. t-SNE: تنظیم پارامترها و تفسیر نتایج
• 24. روش‌های کاهش ابعاد برای داده‌های متنی
• 25. مدل‌های موضوعی (Topic Modeling): معرفی
• 26. تحلیل معنایی پنهان (LSA)
• 27. تحلیل معنایی پنهان: پیاده‌سازی و کاربردها
• 28. کاهش ابعاد در داده‌های تصویری
• 29. تبدیل فوریه گسسته (DFT) و کاربرد آن
• 30. تبدیل کسینوسی گسسته (DCT)
• 31. روش‌های موجک (Wavelets) برای کاهش ابعاد
• 32. کاهش ابعاد و یادگیری ماشین
• 33. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 34. روش‌های فیلتر، پوشه و تعبیه‌شده
• 35. اهمیت انتخاب ویژگی در بهبود عملکرد مدل‌ها
• 36. کاهش ابعاد و تجسم داده‌ها
• 37. روش‌های تجسم داده‌های با ابعاد بالا
• 38. استفاده از ابزارهای تجسم داده
• 39. کاهش ابعاد و ذخیره‌سازی داده‌ها
• 40. فشرده‌سازی داده‌ها با استفاده از کاهش ابعاد
• 41. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی
• 42. کاهش ابعاد در داده‌های سری زمانی
• 43. تحلیل طیفی (Spectral Analysis)
• 44. روش‌های خودهمبستگی (Autocorrelation)
• 45. کاهش ابعاد و امنیت داده‌ها