اکسپرس 24
کتاب تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی در تحلیل داده‌ها

کتاب تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی در تحلیل داده‌ها

تگ‌ها: Dimensionality Reduction پردازش داده تحلیل داده تکنیک‌های داده کاهش ابعاد کاهش ابعاد غیرخطی مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و مهندسی داده

موضوع میانی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل داده‌ها و کاهش ابعاد
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده‌ها
  • 4. انواع روش‌های کاهش ابعاد
  • 5. کاهش ابعاد خطی: PCA
  • 6. کاربرد PCA در داده‌های بزرگ
  • 7. محدودیت‌های PCA
  • 8. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد غیرخطی
  • 9. نیاز به روش‌های غیرخطی
  • 10. مقایسه روش‌های خطی و غیرخطی
  • 11. منیفولدها در فضای داده
  • 12. مفهوم هندسه ریمانی در داده‌ها
  • 13. اصول اساسی کاهش ابعاد غیرخطی
  • 14. تکنیک‌های مبتنی بر حفظ فاصله
  • 15. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 16. تنظیم پارامترهای t-SNE
  • 17. کاربردهای t-SNE در بصری‌سازی
  • 18. محدودیت‌های t-SNE
  • 19. LLE: Locally Linear Embedding
  • 20. مراحل اجرای LLE
  • 21. مزایای LLE
  • 22. معایب LLE
  • 23. Isomap: Isometric Mapping
  • 24. اصول Isomap
  • 25. کاربرد Isomap در داده‌های تصویری
  • 26. مقایسه Isomap با LLE
  • 27. Hessian Eigenmaps
  • 28. مبانی Hessian Eigenmaps
  • 29. کاربرد Hessian Eigenmaps
  • 30. Dimensionality Reduction using Local Models (DRLM)
  • 31. مفهوم مدل‌های محلی
  • 32. کاربرد DRLM
  • 33. Manifold Tangent Space (MTS)
  • 34. ایده اصلی MTS
  • 35. پیاده‌سازی MTS
  • 36. Laplacian Eigenmaps
  • 37. اصول Laplacian Eigenmaps
  • 38. مقایسه Laplacian Eigenmaps با PCA
  • 39. Maximum Variance Unfolding (MVU)
  • 40. مفهوم MVU
  • 41. مراحل اجرای MVU
  • 42. Non-negative Matrix Factorization (NMF)
  • 43. کاربرد NMF در تحلیل داده‌ها
  • 44. NMF برای کاهش ابعاد
  • 45. Autoencoders: شبکه‌های عصبی برای کاهش ابعاد
  • 46. معماری Autoencoder
  • 47. کاربرد Autoencoder در کاهش ابعاد
  • 48. Deep Autoencoders
  • 49. Variational Autoencoders (VAEs)
  • 50. مبانی VAEs
  • 51. کاربرد VAEs در کاهش ابعاد
  • 52. Generative Adversarial Networks (GANs)
  • 53. مقدمه‌ای بر GANs
  • 54. کاربرد GANs در تولید داده و کاهش ابعاد
  • 55. Feature Extraction با روش‌های غیرخطی
  • 56. بصری‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 57. تحلیل خوشه‌ای با داده‌های کاهش یافته
  • 58. طبقه‌بندی با داده‌های کاهش یافته
  • 59. تشخیص ناهنجاری با داده‌های کاهش یافته
  • 60. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش زبان طبیعی
  • 61. کاربرد کاهش ابعاد در بینایی کامپیوتر
  • 62. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 63. تکنیک‌های ترکیبی کاهش ابعاد
  • 64. ارزیابی کیفیت کاهش ابعاد
  • 65. معیارهای ارزیابی
  • 66. انتخاب روش مناسب کاهش ابعاد
  • 67. چالش‌های کاهش ابعاد در داده‌های نامتعارف
  • 68. کاهش ابعاد در داده‌های زمانی
  • 69. کاهش ابعاد در داده‌های گراف
  • 70. نکات مهم در پیاده‌سازی
  • 71. ملاحظات امنیتی در تحلیل داده‌ها
  • 72. اخلاق در هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
  • 73. قوانین و مقررات مرتبط با داده‌ها در ایران
  • 74. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 75. کاربرد روش‌های کاهش ابعاد در هوش تجاری (BI)
  • 76. تحلیل داده‌های کلان (Big Data)
  • 77. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق در کاهش ابعاد
  • 78. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای کاهش ابعاد
  • 79. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) برای کاهش ابعاد
  • 80. کاربردهای پیشرفته کاهش ابعاد
  • 81. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 82. تکنیک‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 83. Random Forests برای کاهش ابعاد
  • 84. Gradient Boosting Machines برای کاهش ابعاد
  • 85. تکنیک‌های کاهش ابعاد خطی و غیرخطی در عمل
  • 86. مثال‌های عملی از کاهش ابعاد در صنایع مختلف
  • 87. فصل پایانی: روندهای آینده در کاهش ابعاد

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.