کتاب صوتی انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های بزرگ: رویکردهای ارتباطی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های بزرگ: رویکردهای ارتباطی

موضوع کلی: علم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و استخراج ویژگی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی و اهمیت آن در داده‌های بزرگ
• 2. چالش‌های انتخاب ویژگی در داده‌های با ابعاد بالا
• 3. مروری بر روش‌های سنتی انتخاب ویژگی
• 4. مفهوم ویژگی‌های مرتبط و ارتباط آن‌ها با داده‌های بزرگ
• 5. مقدمه‌ای بر رویکردهای ارتباطی در انتخاب ویژگی
• 6. معرفی الگوریتم‌های مبتنی بر گراف برای انتخاب ویژگی
• 7. ساخت گراف ارتباطی از داده‌ها
• 8. استفاده از معیار‌های شبکه‌ای برای ارزیابی ارتباط ویژگی‌ها
• 9. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر ارتباط
• 10. انتخاب ویژگی با استفاده از همبستگی شرطی
• 11. انتخاب ویژگی با استفاده از اطلاعات متقابل (Mutual Information)
• 12. استفاده از الگوریتم‌های Clustering برای انتخاب ویژگی
• 13. الگوریتم‌های مبتنی بر PageRank برای انتخاب ویژگی
• 14. ارزیابی عملکرد روش‌های انتخاب ویژگی ارتباطی
• 15. مقایسه روش‌های انتخاب ویژگی ارتباطی با روش‌های سنتی
• 16. انتخاب ویژگی در داده‌های متنی با استفاده از رویکردهای ارتباطی
• 17. انتخاب ویژگی در داده‌های تصویری با استفاده از رویکردهای ارتباطی
• 18. انتخاب ویژگی در داده‌های سری زمانی با استفاده از رویکردهای ارتباطی
• 19. کاربرد انتخاب ویژگی‌های مرتبط در سیستم‌های توصیه‌گر
• 20. انتخاب ویژگی‌های مرتبط برای پیش‌بینی تقلب
• 21. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های پزشکی
• 22. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در تحلیل احساسات
• 23. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های انتخاب ویژگی ارتباطی
• 24. استفاده از روش‌های Ensemble برای بهبود عملکرد انتخاب ویژگی
• 25. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های جریان‌دار (Stream Data)
• 26. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با در نظر گرفتن هزینه ویژگی‌ها
• 27. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 28. استفاده از رویکردهای مبتنی بر یادگیری عمیق برای انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 29. انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های چندوجهی (Multimodal Data)
• 30. انتخاب ویژگی‌های مرتبط با هدف تفسیرپذیری مدل
• 31. معرفی ابزارها و کتابخانه‌های پایتون برای انتخاب ویژگی‌های مرتبط
• 32. مطالعه موردی: انتخاب ویژگی‌های مرتبط در یک مجموعه داده واقعی
• 33. چالش‌ها و آینده انتخاب ویژگی‌های مرتبط در داده‌های بزرگ