دوره مهندسی ویژگی‌ها؛ راهکار عملی برای افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی‌ها؛ راهکار عملی برای افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه در مهندسی ویژگی و نقش آن در بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با انواع داده‌ها در پروژه‌های علم داده
• 3. بررسی کیفیت داده‌ها و شناسایی داده‌های مفقود
• 4. استراتژی‌های جایگزینی مقادیر خالی با رویکرد آماری
• 5. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه‌های آموزشی
• 6. تبدیل متغیرهای عددی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
• 7. نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از روش Min-Max Scaling
• 8. استانداردسازی داده‌ها با استفاده از روش Standard Scaler
• 9. کار با متغیرهای طبقه‌بندی شده و روش کدگذاری برچسب
• 10. پیاده‌سازی کدگذاری یک‌داغ برای متغیرهای اسمی
• 11. مدیریت متغیرهای طبقه‌بندی شده با تعداد سطوح بالا
• 12. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی و تقویمی
• 13. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان در پروژه‌های داده‌محور
• 14. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی با رویکرد شمارشی
• 15. روش‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از TF-IDF
• 16. آشنایی با تکنیک‌های کاهش ابعاد و اهمیت آن
• 17. پیاده‌سازی تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای فشرده‌سازی ویژگی‌ها
• 18. روش‌های انتخاب ویژگی بر اساس همبستگی آماری
• 19. انتخاب ویژگی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 20. تکنیک‌های حذف ویژگی‌های زائد برای کاهش پیچیدگی مدل
• 21. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی با استفاده از عملیات ریاضی
• 22. تولید ویژگی‌های تعاملی برای بهبود درک مدل از روابط داده‌ها
• 23. مهندسی ویژگی در داده‌های غیرمتوازن و تأثیر آن بر دقت مدل
• 24. بررسی نشت داده در فرایند مهندسی ویژگی و روش‌های پیشگیری
• 25. استفاده از ابزارهای خودکار برای استخراج ویژگی‌های بهینه
• 26. ارزیابی تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد نهایی الگوریتم
• 27. مستندسازی فرایند آماده‌سازی داده‌ها در خط لوله یادگیری ماشین
• 28. پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای پردازش توزیع‌شده
• 29. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مراحل پیش‌پردازش داده‌ها
• 30. بررسی خطاهای رایج در مهندسی ویژگی و راهکارهای اصلاحی
• 31. پایش کیفیت ویژگی‌ها در محیط عملیاتی و واقعی
• 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین در حال اجرا
• 33. اخلاق در پردازش داده‌ها و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 34. تکنیک‌های اعتبارسنجی ویژگی‌ها در مجموعه‌های داده آموزشی
• 35. نقش دانش دامنه در ابداع ویژگی‌های جدید و کاربردی
• 36. پیاده‌سازی نهایی خط لوله پیش‌پردازش داده‌ها در پروژه‌های عملیاتی