فلش‌کارت‌های آموزشی جامع مهندسی ویژگی و کاهش ابعاد در یادگیری ماشین با رویکرد کاربردی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع مهندسی ویژگی و کاهش ابعاد در یادگیری ماشین با رویکرد کاربردی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کلان

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در علوم داده و یادگیری ماشین
• 2. اهمیت مهندسی ویژگی در بهبود عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 3. آشنایی با انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری در تحلیل داده
• 4. روش‌های پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و شناسایی داده‌های پرت در مجموعه‌های بزرگ
• 6. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها برای الگوریتم‌های یادگیری
• 7. تکنیک‌های کدگذاری متغیرهای دسته‌ای و اسمی
• 8. مهندسی ویژگی‌های متنی در پردازش زبان طبیعی
• 9. استخراج ویژگی از داده‌های سری زمانی
• 10. مفاهیم پایه در کاهش ابعاد و مقابله با نفرین ابعاد
• 11. تفاوت میان انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی
• 12. روش‌های آماری برای انتخاب ویژگی بر اساس واریانس
• 13. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها با استفاده از همبستگی و اطلاعات متقابل
• 14. الگوریتم‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل‌های خطی
• 15. روش‌های انتخاب ویژگی بازگشتی و حذف معکوس
• 16. تحلیل مؤلفه‌های اصلی به عنوان پایه کاهش ابعاد خطی
• 17. پیاده‌سازی ریاضی و هندسی تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 18. تفسیر مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در کاهش ابعاد
• 19. انتخاب تعداد بهینه مؤلفه‌ها در تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 20. تحلیل مؤلفه‌های مستقل برای جداسازی سیگنال‌های نهفته
• 21. آشنایی با روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی و کاربرد آن‌ها
• 22. الگوریتم‌های یادگیری منیفولد و کاهش ابعاد محلی
• 23. مقیاس‌گذاری چندبعدی برای تجسم داده‌ها
• 24. الگوریتم تعبیه همسایگی احتمالی توزیع‌شده برای کاهش ابعاد
• 25. الگوریتم‌های مبتنی بر گراف برای کاهش ابعاد
• 26. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده
• 27. معماری خودرمزگذارهای عمیق برای استخراج ویژگی‌های پیچیده
• 28. ارزیابی کیفیت کاهش ابعاد و حفظ ساختار داده‌ها
• 29. پیاده‌سازی عملیاتی مهندسی ویژگی با کتابخانه‌های پایتون
• 30. کاربرد مهندسی ویژگی در مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
• 31. کاهش ابعاد در داده‌های تصویری و تحلیل ویژگی‌های بصری
• 32. بهینه‌سازی حافظه و زمان پردازش در تحلیل داده‌های کلان
• 33. روش‌های کاهش ابعاد برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 34. استفاده از ابزارهای توزیع‌شده برای تحلیل داده‌های حجیم
• 35. ملاحظات اخلاقی و حفظ حریم خصوصی در پردازش داده‌ها
• 36. بررسی خطاهای رایج در مهندسی ویژگی و روش‌های رفع آن‌ها
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با ویژگی‌های بهینه
• 38. پروژه عملی: طراحی خط لوله مهندسی ویژگی برای داده‌های واقعی
• 39. ارائه نتایج و تفسیر مدل‌های مبتنی بر ویژگی‌های کاهش‌یافته
• 40. چشم‌انداز آینده مهندسی ویژگی در هوش مصنوعی مدرن