فلش‌کارت‌های آموزشی جامع مهندسی ویژگی‌ها و کاهش ابعاد داده در پایتون (Data Dimensionality Reduction)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی ویژگی‌ها و کاهش ابعاد داده در پایتون (Data Dimensionality Reduction)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین و کاهش ابعاد داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در علوم داده و تحلیل اطلاعات
• 2. اهمیت مهندسی ویژگی‌ها در بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 4. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها در پایتون
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها جهت شناسایی روابط بین متغیرها
• 6. مفهوم نفرین ابعاد و چالش‌های داده‌های با ابعاد بالا
• 7. آشنایی با کتابخانه‌های پایتون برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین
• 8. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر فیلتر
• 9. روش‌های انتخاب ویژگی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر واسطه
• 10. روش‌های انتخاب ویژگی تعبیه شده در الگوریتم‌های یادگیری
• 11. مبانی ریاضی کاهش ابعاد و جبر خطی کاربردی
• 12. تجزیه مقادیر منفرد و کاربرد آن در کاهش ابعاد
• 13. تحلیل مؤلفه‌های اصلی و پیاده‌سازی آن در پایتون
• 14. تفسیر و تحلیل واریانس در مدل‌های کاهش ابعاد
• 15. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی و الگوریتم‌های مبتنی بر همسایگی
• 16. تحلیل مؤلفه‌های مستقل و کاربرد در جداسازی سیگنال‌ها
• 17. روش‌های مقیاس‌گذاری چندبعدی برای تجسم داده‌ها
• 18. الگوریتم‌های تعبیه همسایگی تصادفی توزیع‌شده با t
• 19. تکنیک‌های کاهش ابعاد مبتنی بر یادگیری عمیق و خودرمزگذارها
• 20. ارزیابی عملکرد مدل‌ها پس از کاهش ابعاد
• 21. انتخاب بهینه تعداد مؤلفه‌ها در فرآیند کاهش ابعاد
• 22. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در پایتون
• 23. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش تصاویر و داده‌های متنی
• 24. مدیریت نویز و داده‌های پرت در کاهش ابعاد
• 25. بهینه‌سازی حافظه و زمان اجرا در تحلیل داده‌های حجیم
• 26. کاهش ابعاد در داده‌های طبقه‌بندی شده و مقوله‌ای
• 27. تکنیک‌های بازنمایی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
• 28. مقایسه روش‌های خطی و غیرخطی در کاهش ابعاد
• 29. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
• 30. اخلاق در پردازش داده‌ها و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 31. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌ها
• 32. پروژه نهایی تحلیل داده و کاهش ابعاد در محیط پایتون