فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی کاهش ابعاد داده‌ها در پایتون با استفاده از PCA و شبکه‌های عصبی خودرمزگذار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی کاهش ابعاد داده‌ها در پایتون با استفاده از PCA و شبکه‌های عصبی خودرمزگذار

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مهندسی ویژگی‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های کلان
• 2. نقش کاهش ابعاد در بهبود کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 3. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها با کتابخانه Scikit-learn
• 4. مفاهیم پایه جبر خطی در تحلیل مولفه‌های اصلی
• 5. درک واریانس و کوواریانس در مجموعه‌داده‌های چندمتغیره
• 6. تجزیه مقادیر منفرد و تحلیل مقادیر ویژه در کاهش ابعاد
• 7. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم PCA در پایتون
• 8. تفسیر مولفه‌های اصلی و تحلیل سهم هر ویژگی
• 9. انتخاب تعداد بهینه مولفه‌ها با استفاده از نمودار اسکری
• 10. تجسم داده‌های چندبعدی در فضای دوبعدی و سه‌بعدی
• 11. محدودیت‌های روش‌های خطی در کاهش ابعاد
• 12. آشنایی با روش‌های غیرخطی کاهش ابعاد
• 13. تحلیل مولفه‌های هسته‌ای Kernel PCA
• 14. روش‌های محلی در کاهش ابعاد و کاربرد آن‌ها
• 15. معرفی تعبیه همسایگی احتمالی توزیع‌شده t-SNE
• 16. مقایسه عملکرد روش‌های خطی و غیرخطی در داده‌های پیچیده
• 17. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری بدون ناظر
• 18. ساختار و معماری شبکه‌های عصبی خودرمزگذار Autoencoders
• 19. نقش لایه گلوگاه در فشرده‌سازی اطلاعات
• 20. آموزش خودرمزگذارها با استفاده از کتابخانه Keras و TensorFlow
• 21. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در استخراج ویژگی‌های غیرخطی
• 22. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و توابع هزینه در خودرمزگذارها
• 23. پیاده‌سازی خودرمزگذارهای ساده در پایتون
• 24. بررسی خودرمزگذارهای عمیق Deep Autoencoders
• 25. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش نویز داده‌ها Denoising Autoencoders
• 26. استفاده از خودرمزگذارهای متقارن برای بازسازی داده‌ها
• 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های کاهش ابعاد با معیارهای دقت
• 28. استخراج ویژگی‌های کلیدی برای بهبود دقت مدل‌های طبقه‌بندی
• 29. کاهش ابعاد در داده‌های تصویری و کاربردهای آن
• 30. مدیریت داده‌های پرت در فرآیند کاهش ابعاد
• 31. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های مبتنی بر ویژگی‌های استخراج‌شده
• 32. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
• 33. بررسی چالش‌های محاسباتی در کاهش ابعاد داده‌های بسیار بزرگ
• 34. تلفیق PCA و خودرمزگذارها برای مدل‌های ترکیبی
• 35. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های کاهش ابعاد
• 36. تحلیل و تفسیر ویژگی‌های استخراج‌شده با استفاده از مدل‌های تفسیرپذیر
• 37. کاربرد کاهش ابعاد در تحلیل سری‌های زمانی
• 38. آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 39. مستندسازی و ارائه نتایج حاصل از کاهش ابعاد
• 40. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک خط لوله کامل کاهش ابعاد برای یک مجموعه داده صنعتی