فلش‌کارت‌های آموزشی کاهش ابعاد در یادگیری ماشین: بهبود کارایی و دقت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاهش ابعاد در یادگیری ماشین: بهبود کارایی و دقت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و آینده شغلی

موضوع میانی: کاهش ابعاد

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
• 2. اهمیت کاهش ابعاد در داده‌کاوی و یادگیری ماشین
• 3. چالش‌های ابعاد بالا (Curse of Dimensionality)
• 4. روش‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش ابعاد
• 5. نرمال‌سازی داده‌ها و تاثیر آن بر کاهش ابعاد
• 6. استانداردسازی داده‌ها و تاثیر آن بر کاهش ابعاد
• 7. روش‌های مبتنی بر واریانس: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 8. درک شهودی PCA و نحوه عملکرد آن
• 9. محاسبه بردارهای ویژه و مقادیر ویژه
• 10. انتخاب تعداد مولفه‌های اصلی مناسب
• 11. پیاده‌سازی PCA در پایتون با استفاده از Scikit-learn
• 12. کاربرد PCA در کاهش ابعاد تصاویر
• 13. کاربرد PCA در کاهش ابعاد داده‌های متنی
• 14. روش‌های مبتنی بر فاصله: تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
• 15. درک شهودی LDA و تفاوت آن با PCA
• 16. محاسبه ضرایب تفکیکی و فضاهای تفکیکی
• 17. پیاده‌سازی LDA در پایتون با استفاده از Scikit-learn
• 18. کاربرد LDA در تشخیص الگو و طبقه‌بندی
• 19. روش‌های غیرخطی کاهش ابعاد: t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
• 20. درک شهودی t-SNE و نحوه عملکرد آن
• 21. تنظیم پارامترهای t-SNE برای بهینه‌سازی نتایج
• 22. پیاده‌سازی t-SNE در پایتون با استفاده از Scikit-learn
• 23. کاربرد t-SNE در تجسم داده‌های چندبعدی
• 24. روش‌های مبتنی بر خودرمزگذار (Autoencoders)
• 25. معماری خودرمزگذار و نحوه آموزش آن
• 26. انواع خودرمزگذارها (Undercomplete, Sparse, Variational)
• 27. پیاده‌سازی خودرمزگذار در پایتون با استفاده از TensorFlow/Keras
• 28. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش ابعاد و بازسازی داده
• 29. مقایسه روش‌های مختلف کاهش ابعاد (PCA, LDA, t-SNE, Autoencoders)
• 30. انتخاب روش مناسب بر اساس نوع داده و هدف کاربرد
• 31. کاهش ابعاد برای داده‌های سری زمانی
• 32. کاهش ابعاد برای داده‌های تصویری
• 33. کاهش ابعاد برای داده‌های متنی
• 34. کاهش ابعاد در داده‌های ژنومیک
• 35. تکنیک‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection) و تفاوت آن با کاهش ابعاد
• 36. انتخاب ویژگی با استفاده از روش‌های فیلتر (Filter Methods)
• 37. انتخاب ویژگی با استفاده از روش‌های پوششی (Wrapper Methods)
• 38. انتخاب ویژگی با استفاده از روش‌های تعبیه‌شده (Embedded Methods)
• 39. ارزیابی عملکرد مدل پس از کاهش ابعاد
• 40. تاثیر کاهش ابعاد بر سرعت آموزش مدل
• 41. تاثیر کاهش ابعاد بر دقت مدل
• 42. استفاده از کاهش ابعاد برای مقابله با overfitting
• 43. کاهش ابعاد و حفظ اطلاعات مهم
• 44. بهینه‌سازی پارامترهای روش‌های کاهش ابعاد
• 45. کاهش ابعاد در مقیاس بزرگ (Big Data)
• 46. کاهش ابعاد و محاسبات توزیع شده
• 47. کاربردهای عملی کاهش ابعاد در صنایع مختلف
• 48. آینده کاهش ابعاد در یادگیری ماشین