اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی کاهش ابعاد داده‌ها در پایتون با استفاده از PCA و شبکه‌های عصبی خودرمزگذار

کتاب آموزش کاربردی کاهش ابعاد داده‌ها در پایتون با استفاده از PCA و شبکه‌های عصبی خودرمزگذار

تگ‌ها: PCA در پایتون پیش‌پردازش داده‌ها تحلیل مؤلفه‌های اصلی شبکه عصبی خودرمزگذار علم داده کاهش ابعاد داده‌ها مهندسی ویژگی‌ها هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین با پایتون

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 آموزش کاربردی کاهش ابعاد داده‌ها در پایتون با استفاده از PCA و شبکه‌های عصبی خودرمزگذار

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مهندسی ویژگی‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های کلان
  • 2. نقش کاهش ابعاد در بهبود کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و استانداردسازی ویژگی‌ها با کتابخانه Scikit-learn
  • 4. مفاهیم پایه جبر خطی در تحلیل مولفه‌های اصلی
  • 5. درک واریانس و کوواریانس در مجموعه‌داده‌های چندمتغیره
  • 6. تجزیه مقادیر منفرد و تحلیل مقادیر ویژه در کاهش ابعاد
  • 7. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم PCA در پایتون
  • 8. تفسیر مولفه‌های اصلی و تحلیل سهم هر ویژگی
  • 9. انتخاب تعداد بهینه مولفه‌ها با استفاده از نمودار اسکری
  • 10. تجسم داده‌های چندبعدی در فضای دوبعدی و سه‌بعدی
  • 11. محدودیت‌های روش‌های خطی در کاهش ابعاد
  • 12. آشنایی با روش‌های غیرخطی کاهش ابعاد
  • 13. تحلیل مولفه‌های هسته‌ای Kernel PCA
  • 14. روش‌های محلی در کاهش ابعاد و کاربرد آن‌ها
  • 15. معرفی تعبیه همسایگی احتمالی توزیع‌شده t-SNE
  • 16. مقایسه عملکرد روش‌های خطی و غیرخطی در داده‌های پیچیده
  • 17. مبانی شبکه‌های عصبی و یادگیری بدون ناظر
  • 18. ساختار و معماری شبکه‌های عصبی خودرمزگذار Autoencoders
  • 19. نقش لایه گلوگاه در فشرده‌سازی اطلاعات
  • 20. آموزش خودرمزگذارها با استفاده از کتابخانه Keras و TensorFlow
  • 21. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در استخراج ویژگی‌های غیرخطی
  • 22. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و توابع هزینه در خودرمزگذارها
  • 23. پیاده‌سازی خودرمزگذارهای ساده در پایتون
  • 24. بررسی خودرمزگذارهای عمیق Deep Autoencoders
  • 25. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش نویز داده‌ها Denoising Autoencoders
  • 26. استفاده از خودرمزگذارهای متقارن برای بازسازی داده‌ها
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های کاهش ابعاد با معیارهای دقت
  • 28. استخراج ویژگی‌های کلیدی برای بهبود دقت مدل‌های طبقه‌بندی
  • 29. کاهش ابعاد در داده‌های تصویری و کاربردهای آن
  • 30. مدیریت داده‌های پرت در فرآیند کاهش ابعاد
  • 31. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های مبتنی بر ویژگی‌های استخراج‌شده
  • 32. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 33. بررسی چالش‌های محاسباتی در کاهش ابعاد داده‌های بسیار بزرگ
  • 34. تلفیق PCA و خودرمزگذارها برای مدل‌های ترکیبی
  • 35. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های کاهش ابعاد
  • 36. تحلیل و تفسیر ویژگی‌های استخراج‌شده با استفاده از مدل‌های تفسیرپذیر
  • 37. کاربرد کاهش ابعاد در تحلیل سری‌های زمانی
  • 38. آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 39. مستندسازی و ارائه نتایج حاصل از کاهش ابعاد
  • 40. پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک خط لوله کامل کاهش ابعاد برای یک مجموعه داده صنعتی

📚 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.