دوره مهندسی ویژگی برای مدل‌سازی پیش‌بینی: تکنیک‌ها و کاربردها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی ویژگی برای مدل‌سازی پیش‌بینی: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: آماده‌سازی و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
• 2. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌سازی پیش‌بینی
• 3. انواع ویژگی‌ها: عددی، دسته‌ای، متنی و زمانی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و کاهش ابعاد
• 5. مقابله با داده‌های گمشده
• 6. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 7. تغییر مقیاس ویژگی‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
• 8. تبدیل ویژگی‌های عددی: لگاریتمی، توانی و ریشه دوم
• 9. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای: One-Hot Encoding
• 10. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای: Label Encoding
• 11. تبدیل ویژگی‌های متنی به عددی: Bag of Words
• 12. تبدیل ویژگی‌های متنی به عددی: TF-IDF
• 13. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی: استخراج الگوهای فصلی
• 14. ایجاد ویژگی‌های تعاملی: ترکیب ویژگی‌های موجود
• 15. ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای
• 16. استفاده از تابع‌های ریاضی برای ایجاد ویژگی‌های جدید
• 17. انتخاب ویژگی: فیلتر، Wrapper و Embedded
• 18. روش‌های فیلتر برای انتخاب ویژگی
• 19. روش‌های Wrapper برای انتخاب ویژگی
• 20. روش‌های Embedded برای انتخاب ویژگی
• 21. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 22. کاهش ابعاد: تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
• 23. مهندسی ویژگی برای داده‌های مکانی
• 24. مهندسی ویژگی برای تصاویر
• 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های صوتی
• 26. استفاده از الگوریتم‌های خودکار برای مهندسی ویژگی
• 27. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها
• 28. مهندسی ویژگی و بیش‌برازش
• 29. مهندسی ویژگی و تعمیم‌پذیری مدل
• 30. مهندسی ویژگی در داده‌های نامتوازن
• 31. مهندسی ویژگی برای داده‌های جریان‌یافته
• 32. مهندسی ویژگی در یادگیری تقویتی
• 33. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
• 34. استخراج ویژگی از متون با استفاده از Word Embeddings
• 35. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای استخراج ویژگی
• 36. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
• 37. مهندسی ویژگی برای تشخیص تقلب
• 38. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی تقاضا
• 39. مهندسی ویژگی در تشخیص تصویر
• 40. مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
• 41. مهندسی ویژگی برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 42. مهندسی ویژگی برای داده‌های حسگرها
• 43. مهندسی ویژگی در تحلیل سبد خرید
• 44. مهندسی ویژگی برای ارزیابی ریسک اعتباری
• 45. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی قیمت مسکن
• 46. مهندسی ویژگی برای تشخیص بیماری
• 47. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری
• 48. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای مدل‌های خاص
• 49. مهندسی ویژگی و تفسیرپذیری مدل
• 50. مهندسی ویژگی و اخلاق در داده‌کاوی
• 51. چالش‌ها و بهترین روش‌ها در مهندسی ویژگی
• 52. ابزارهای مفید برای مهندسی ویژگی
• 53. مهندسی ویژگی در مقیاس بزرگ: داده‌های حجیم
• 54. تکنیک‌های موازی‌سازی در مهندسی ویژگی
• 55. مدیریت نسخه‌های ویژگی
• 56. مستندسازی فرایند مهندسی ویژگی
• 57. نقش مهندس ویژگی در پروژه‌های علم داده
• 58. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی در یک پروژه واقعی
• 59. آینده مهندسی ویژگی: روندها و نوآوری‌ها