دوره PCA و پیش‌پردازش داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره PCA و پیش‌پردازش داده‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با تحلیل مولفه‌های اصلی
• 2. مفاهیم پایه پیش‌پردازش داده‌ها
• 3. اهمیت پیش‌پردازش در یادگیری ماشین
• 4. روش‌های پاکسازی داده‌های گمشده
• 5. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 6. نرمال‌سازی داده‌ها و روش‌های آن
• 7. استانداردسازی داده‌ها و کاربردها
• 8. تبدیل داده‌های دسته‌ای به عددی
• 9. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها و اهمیت آن
• 10. کاهش ابعاد داده‌ها و ضرورت آن
• 11. مقدمه‌ای بر تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 12. مفاهیم ریاضی PCA: بردارها و ماتریس‌ها
• 13. محاسبه ماتریس کوواریانس
• 14. ویژگی‌ها و بردارهای ویژه
• 15. انتخاب تعداد مولفه‌های اصلی
• 16. تفسیر مولفه‌های اصلی
• 17. کاربرد PCA در کاهش نویز داده‌ها
• 18. PCA برای تجسم داده‌ها در دو و سه بعد
• 19. PCA و بهبود عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 20. ارزیابی نتایج PCA
• 21. PCA و کاهش پیچیدگی محاسباتی
• 22. مقایسه PCA با روش‌های دیگر کاهش ابعاد
• 23. تحلیل مولفه‌های اصلی خطی (Linear PCA)
• 24. تحلیل مولفه‌های اصلی غیرخطی (Non-linear PCA)
• 25. استفاده از PCA در پردازش تصویر
• 26. PCA در تشخیص چهره
• 27. PCA و تشخیص الگو
• 28. PCA در تحلیل داده‌های سری زمانی
• 29. کاربرد PCA در بیوانفورماتیک
• 30. PCA و تحلیل داده‌های ژنتیکی
• 31. PCA در اقتصادسنجی
• 32. PCA و تحلیل بازار سهام
• 33. PCA و کاهش ابعاد در داده‌های متنی
• 34. پیش‌پردازش داده‌های متنی برای PCA
• 35. PCA و خوشه‌بندی داده‌ها
• 36. PCA و طبقه‌بندی داده‌ها
• 37. تاثیر پارامترها بر نتایج PCA
• 38. انتخاب بهترین پارامترها برای PCA
• 39. پیاده‌سازی PCA در پایتون با استفاده از Scikit-learn
• 40. پیاده‌سازی PCA در R
• 41. خطاهای رایج در استفاده از PCA و راه‌حل‌ها
• 42. تکنیک‌های پیشرفته PCA
• 43. PCA و داده‌های با ابعاد بسیار بالا
• 44. PCA و داده‌های نامتوازن
• 45. ترکیب PCA با سایر روش‌های پیش‌پردازش