اکسپرس 24
کتاب خوشه‌بندی داده‌ها در یادگیری ماشین: از مبانی تا کاربردها

کتاب خوشه‌بندی داده‌ها در یادگیری ماشین: از مبانی تا کاربردها

تگ‌ها: Clustering Machine Learning الگوریتم‌های خوشه‌بندی تحلیل داده خوشه‌بندی داده‌کاوی هوش مصنوعی یادگیری بدون نظارت 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 خوشه‌بندی داده‌ها در یادگیری ماشین: از مبانی تا کاربردها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری بدون نظارت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و خوشه‌بندی
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 3. اهمیت خوشه‌بندی در تحلیل داده‌ها
  • 4. انواع مسائل خوشه‌بندی
  • 5. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
  • 6. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 7. خوشه‌بندی سلسله مراتبی تجمعی
  • 8. خوشه‌بندی سلسله مراتبی تقسیمی
  • 9. نمودار درختی (Dendrogram) و تفسیر آن
  • 10. کاربردها و محدودیت‌های خوشه‌بندی سلسله مراتبی
  • 11. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر پارتیشن‌بندی
  • 12. الگوریتم K-Means
  • 13. انتخاب پارامتر K در K-Means
  • 14. بهینه‌سازی K-Means
  • 15. کاربردهای K-Means
  • 16. محدودیت‌های K-Means
  • 17. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی
  • 18. الگوریتم DBSCAN
  • 19. پارامترهای DBSCAN و تأثیر آن‌ها
  • 20. مزایا و معایب DBSCAN
  • 21. کاربردهای DBSCAN
  • 22. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر مدل
  • 23. مدل‌سازی خوشه‌ها با توزیع گوسی
  • 24. الگوریتم GMM (Gaussian Mixture Models)
  • 25. انتخاب تعداد مؤلفه‌ها در GMM
  • 26. معیارهای انتخاب مدل
  • 27. کاربردهای GMM
  • 28. مقدمه‌ای بر ارزیابی و اعتبارسنجی خوشه‌بندی
  • 29. شاخص‌های داخلی ارزیابی (مانند Silhouette Score)
  • 30. شاخص‌های خارجی ارزیابی (مانند Adjusted Rand Index)
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) برای خوشه‌بندی
  • 32. تأثیر کیفیت داده بر نتایج خوشه‌بندی
  • 33. پیش‌پردازش داده‌ها برای خوشه‌بندی
  • 34. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 35. مدیریت داده‌های پرت (Outlier Detection)
  • 36. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای خوشه‌بندی
  • 37. مدیریت داده‌های گمشده (Missing Data Handling)
  • 38. خوشه‌بندی داده‌های ابعادی بالا (High-Dimensional Data)
  • 39. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 40. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 41. تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
  • 42. تکنیک‌های تعبیه (Embedding Techniques)
  • 43. خوشه‌بندی داده‌های متنی
  • 44. نمایش اسناد (Document Representation)
  • 45. TF-IDF و Bag-of-Words
  • 46. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 47. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل اسناد
  • 48. خوشه‌بندی داده‌های تصویری
  • 49. نمایش ویژگی‌های تصاویر (Image Feature Extraction)
  • 50. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای استخراج ویژگی
  • 51. کاربرد خوشه‌بندی در دسته‌بندی تصاویر
  • 52. خوشه‌بندی داده‌های سری زمانی
  • 53. نمایش داده‌های سری زمانی
  • 54. معیارهای شباهت برای سری‌های زمانی
  • 55. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل الگوهای سری زمانی
  • 56. کاربرد خوشه‌بندی در بازاریابی و تحلیل مشتریان
  • 57. بخش‌بندی بازار (Market Segmentation)
  • 58. تحلیل رفتار مشتریان
  • 59. پیش‌بینی ریزش مشتری (Customer Churn Prediction)
  • 60. شخصی‌سازی پیشنهادات
  • 61. کاربرد خوشه‌بندی در علوم زیستی و پزشکی
  • 62. شناسایی زیرگروه‌های بیماران
  • 63. تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 64. کشف داروها
  • 65. تشخیص بیماری
  • 66. کاربرد خوشه‌بندی در علوم اجتماعی و اقتصادی
  • 67. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 68. بخش‌بندی اقتصادی
  • 69. تحلیل داده‌های مالی
  • 70. شناسایی الگوهای خرید
  • 71. کاربرد خوشه‌بندی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 72. فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering)
  • 73. توصیه‌های مبتنی بر محتوا (Content-based Recommendations)
  • 74. ترکیب خوشه‌بندی با سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. بهبود دقت و تنوع توصیه‌ها
  • 76. خوشه‌بندی پیشرفته و موضوعات نوین
  • 77. خوشه‌بندی پویا (Dynamic Clustering)
  • 78. خوشه‌بندی مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Clustering)
  • 79. خوشه‌بندی چندوجهی (Multi-view Clustering)
  • 80. خوشه‌بندی تقویتی (Reinforcement Clustering)
  • 81. ملاحظات اخلاقی در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 82. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
  • 83. سوگیری در الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Algorithmic Bias)
  • 84. تفسیرپذیری نتایج خوشه‌بندی (Interpretability)
  • 85. مسئولیت‌پذیری در استفاده از خوشه‌بندی
  • 86. مقایسه الگوریتم‌های خوشه‌بندی مختلف
  • 87. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع داده و هدف
  • 88. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی خوشه‌بندی
  • 89. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها
  • 90. مقیاس‌پذیری خوشه‌بندی برای داده‌های بزرگ
  • 91. تجسم نتایج خوشه‌بندی (Clustering Visualization)
  • 92. آینده خوشه‌بندی در یادگیری ماشین

📚 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.