کتاب مهندسی ویژگی‌ها؛ راهکار عملی برای افزایش دقت مدل‌های 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 مهندسی ویژگی‌ها؛ راهکار عملی برای افزایش دقت مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه در مهندسی ویژگی و نقش آن در بهبود مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با انواع داده‌ها در پروژه‌های علم داده
  • 3. بررسی کیفیت داده‌ها و شناسایی داده‌های مفقود
  • 4. استراتژی‌های جایگزینی مقادیر خالی با رویکرد آماری
  • 5. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه‌های آموزشی
  • 6. تبدیل متغیرهای عددی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 7. نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از روش Min-Max Scaling
  • 8. استانداردسازی داده‌ها با استفاده از روش Standard Scaler
  • 9. کار با متغیرهای طبقه‌بندی شده و روش کدگذاری برچسب
  • 10. پیاده‌سازی کدگذاری یک‌داغ برای متغیرهای اسمی
  • 11. مدیریت متغیرهای طبقه‌بندی شده با تعداد سطوح بالا
  • 12. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی و تقویمی
  • 13. استخراج ویژگی از تاریخ و زمان در پروژه‌های داده‌محور
  • 14. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی با رویکرد شمارشی
  • 15. روش‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از TF-IDF
  • 16. آشنایی با تکنیک‌های کاهش ابعاد و اهمیت آن
  • 17. پیاده‌سازی تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای فشرده‌سازی ویژگی‌ها
  • 18. روش‌های انتخاب ویژگی بر اساس همبستگی آماری
  • 19. انتخاب ویژگی با استفاده از مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 20. تکنیک‌های حذف ویژگی‌های زائد برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 21. ایجاد ویژگی‌های ترکیبی با استفاده از عملیات ریاضی
  • 22. تولید ویژگی‌های تعاملی برای بهبود درک مدل از روابط داده‌ها
  • 23. مهندسی ویژگی در داده‌های غیرمتوازن و تأثیر آن بر دقت مدل
  • 24. بررسی نشت داده در فرایند مهندسی ویژگی و روش‌های پیشگیری
  • 25. استفاده از ابزارهای خودکار برای استخراج ویژگی‌های بهینه
  • 26. ارزیابی تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد نهایی الگوریتم
  • 27. مستندسازی فرایند آماده‌سازی داده‌ها در خط لوله یادگیری ماشین
  • 28. پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از ابزارهای پردازش توزیع‌شده
  • 29. بهینه‌سازی مصرف حافظه در مراحل پیش‌پردازش داده‌ها
  • 30. بررسی خطاهای رایج در مهندسی ویژگی و راهکارهای اصلاحی
  • 31. پایش کیفیت ویژگی‌ها در محیط عملیاتی و واقعی
  • 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین در حال اجرا
  • 33. اخلاق در پردازش داده‌ها و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 34. تکنیک‌های اعتبارسنجی ویژگی‌ها در مجموعه‌های داده آموزشی
  • 35. نقش دانش دامنه در ابداع ویژگی‌های جدید و کاربردی
  • 36. پیاده‌سازی نهایی خط لوله پیش‌پردازش داده‌ها در پروژه‌های عملیاتی

📚 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.