دوره مهندسی ویژگی‌ها؛ راهکار عملی برای ارتقای دقت مدل‌های داده‌محور همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی‌ها؛ راهکار عملی برای ارتقای دقت مدل‌های داده‌محور

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت مهندسی ویژگی‌ها در پروژه‌های داده‌محور
• 2. آشنایی با انواع داده‌ها و ساختارهای ذخیره‌سازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 3. روش‌های شناسایی و تحلیل داده‌های مفقود
• 4. استراتژی‌های جایگزینی داده‌های مفقود با رویکردهای آماری
• 5. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه‌های آموزشی
• 6. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
• 7. استانداردسازی ویژگی‌ها و اهمیت مقیاس‌بندی در الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله
• 8. تبدیل ویژگی‌های دسته‌ای به عددی با روش کدگذاری یک‌داغ
• 9. کاربرد کدگذاری ترتیبی برای ویژگی‌های دارای رتبه
• 10. مهندسی ویژگی برای متغیرهای زمانی و تقویمی
• 11. استخراج ویژگی از داده‌های متنی با روش کیسه کلمات
• 12. ساده‌سازی داده‌های متنی با روش TF-IDF
• 13. مهندسی ویژگی‌های تعاملی و ترکیب متغیرها
• 14. استفاده از دانش دامنه برای ایجاد ویژگی‌های جدید
• 15. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 16. انتخاب ویژگی با روش‌های فیلتر و آماری
• 17. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها با استفاده از مدل‌های درختی
• 18. حذف ویژگی‌های هم‌خط برای کاهش پیچیدگی مدل
• 19. تبدیل ویژگی‌های عددی به دسته‌ای برای تحلیل‌های غیرخطی
• 20. مهندسی ویژگی برای داده‌های جغرافیایی و مکانی
• 21. تکنیک‌های کاهش نویز در ویژگی‌های ورودی
• 22. اعتبارسنجی فرآیند مهندسی ویژگی و جلوگیری از نشت داده
• 23. اهمیت مقیاس‌بندی در الگوریتم‌های گرادیان کاهشی
• 24. استفاده از تبدیل لگاریتمی و ریشه دوم برای توزیع‌های چوله
• 25. مهندسی ویژگی‌های مبتنی بر نسبت‌ها و نرخ‌ها
• 26. کاربرد تبدیل باکس-کاکس در نرمال‌سازی توزیع داده‌ها
• 27. استخراج ویژگی از داده‌های صوتی و سیگنالی
• 28. مدیریت ویژگی‌های دارای مقادیر نامتوازن
• 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد با استفاده از روش‌های مبتنی بر همبستگی
• 30. ساخت خط‌لوله‌های خودکار برای پیش‌پردازش داده‌ها
• 31. بررسی تأثیر مهندسی ویژگی بر دقت مدل در محیط‌های عملیاتی
• 32. مستندسازی و مدیریت نسخه‌های ویژگی‌ها در چرخه‌حیات مدل
• 33. بهینه‌سازی حافظه برای ویژگی‌های با ابعاد بالا
• 34. رویکردهای مهندسی ویژگی در یادگیری عمیق
• 35. ارزیابی عملکرد مدل پیش و پس از مهندسی ویژگی‌ها
• 36. اخلاق در پردازش داده‌ها و رعایت حریم خصوصی در مهندسی ویژگی‌ها
• 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای مدیریت عدم توازن در ویژگی‌های هدف
• 38. استفاده از تحلیل مؤلفه‌های مستقل در جداسازی سیگنال‌های نهفته
• 39. پیاده‌سازی مهندسی ویژگی در محیط‌های کلان‌داده
• 40. راهکارهای عملی برای استقرار مدل‌های داده‌محور با ویژگی‌های مهندسی‌شده