کتاب جامع بهینه‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از نرم‌افزار R

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 جامع بهینه‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از نرم‌افزار R

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پیش‌پردازش داده‌ها و کاهش ابعاد در مدل‌سازی آماری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت پیش‌پردازش داده‌ها در تحلیل‌های آماری
  • 2. ساختار داده‌ها و انواع متغیرها در محیط نرم‌افزاری R
  • 3. شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود و داده‌های پرت
  • 4. روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی متغیرهای عددی
  • 5. تبدیل داده‌های غیرخطی برای بهبود توزیع آماری
  • 6. مهندسی ویژگی‌های طبقه‌بندی شده و روش‌های کدگذاری
  • 7. تحلیل همبستگی و شناسایی ویژگی‌های زائد
  • 8. مبانی نظری کاهش ابعاد و اهمیت آن در مدل‌سازی
  • 9. تجزیه مؤلفه‌های اصلی به روش کلاسیک
  • 10. تفسیر مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در کاهش ابعاد
  • 11. انتخاب تعداد مؤلفه‌های بهینه با استفاده از نمودار اسکری
  • 12. کاربرد تحلیل مؤلفه‌های اصلی در کاهش نویز داده‌ها
  • 13. تجزیه مقادیر منفرد و کاربردهای آن در داده‌های بزرگ
  • 14. آشنایی با الگوریتم‌های انتخاب ویژگی فیلتری
  • 15. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل‌های رگرسیونی
  • 16. الگوریتم‌های حذف ویژگی‌های بازگشتی در یادگیری ماشین
  • 17. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها با استفاده از مدل‌های درختی
  • 18. کاهش ابعاد با استفاده از مقیاس‌بندی چندبعدی
  • 19. الگوریتم‌های یادگیری چندگانه برای کاهش ابعاد غیرخطی
  • 20. مبانی نظری خودرمزگذارها در کاهش ابعاد داده‌ها
  • 21. پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی خودرمزگذار ساده در R
  • 22. تنظیم فراپارامترها در مدل‌های کاهش ابعاد
  • 23. ارزیابی عملکرد مدل پس از کاهش ابعاد
  • 24. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 25. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای مدل‌های رگرسیون
  • 26. مدیریت تقارن و چولگی در ویژگی‌های ورودی
  • 27. استفاده از بسته‌های تخصصی R برای مهندسی ویژگی‌ها
  • 28. روش‌های کاهش ابعاد برای داده‌های با ابعاد بسیار بالا
  • 29. تلفیق روش‌های انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی
  • 30. اعتبارسنجی متقاطع در فرآیندهای مهندسی ویژگی
  • 31. مستندسازی مراحل پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها
  • 32. بهینه‌سازی حافظه و کارایی محاسباتی در پردازش داده‌ها
  • 33. بررسی اثر کاهش ابعاد بر دقت پیش‌بینی مدل
  • 34. تکنیک‌های پیشرفته کاهش ابعاد برای داده‌های تصویری
  • 35. کاربرد مهندسی ویژگی در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 36. تلفیق هوشمند ویژگی‌های مهندسی‌شده با مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. گزارش‌نویسی و بصری‌سازی نتایج حاصل از کاهش ابعاد
  • 38. اخلاق در پردازش داده‌ها و حفظ حریم خصوصی کاربران
  • 39. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های بهینه‌سازی در سامانه‌های عملیاتی
  • 40. پروژه نهایی: طراحی خط لوله کامل پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی در R

📚 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.