کتاب مهندسی ویژگی؛ راهکارهای نوین استخراج و بهینه‌سازی داده‌ها برای 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 ویژگی؛ راهکارهای نوین استخراج و بهینه‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی ویژگی و نقش آن در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با انواع داده‌های ساختاریافته و اهمیت کیفیت داده
  • 3. بررسی چرخه حیات داده در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 4. شناسایی مقادیر مفقود و راهکارهای مدیریت آن‌ها
  • 5. روش‌های حذف یا جایگزینی داده‌های پرت
  • 6. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌های عددی
  • 7. تبدیل داده‌های دسته‌ای به فرمت‌های عددی
  • 8. کدگذاری باینری و روش‌های کدگذاری با کارایی بالا
  • 9. استفاده از مقیاس‌بندی برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله
  • 10. مهندسی ویژگی برای متغیرهای زمانی و تقویمی
  • 11. استخراج ویژگی از داده‌های متنی ساختاریافته
  • 12. مدیریت نویز در داده‌های ورودی و فیلتر کردن سیگنال‌ها
  • 13. روش‌های تبدیل ویژگی‌های غیرخطی به فضای خطی
  • 14. استفاده از تبدیل لگاریتمی و ریشه‌دوم برای نرمال‌سازی توزیع
  • 15. ایجاد ویژگی‌های تعاملی و ضرب متغیرها
  • 16. استراتژی‌های انتخاب ویژگی بر اساس همبستگی آماری
  • 17. روش‌های فیلتر کردن ویژگی‌ها با استفاده از آزمون‌های آماری
  • 18. الگوریتم‌های حذف ویژگی‌های تکراری و هم‌خطی
  • 19. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 20. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر مدل‌های درخت تصمیم
  • 21. اهمیت دانش دامنه در ساخت ویژگی‌های جدید
  • 22. روش‌های خودکارسازی مهندسی ویژگی
  • 23. ارزیابی تاثیر ویژگی‌های مهندسی‌شده بر دقت مدل
  • 24. بررسی پایداری ویژگی‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 25. مدیریت نشت داده در فرآیند استخراج ویژگی‌ها
  • 26. اعتبارسنجی متقاطع و نقش آن در ارزیابی مهندسی ویژگی
  • 27. بهینه‌سازی حافظه و سرعت محاسباتی در پردازش داده‌های حجیم
  • 28. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های استاندارد برای پردازش داده در پایتون
  • 29. مستندسازی ویژگی‌ها و مدیریت نسخه‌های داده
  • 30. نظارت بر کیفیت داده‌ها در سیستم‌های هوشمند عملیاتی
  • 31. چالش‌های مهندسی ویژگی در داده‌های نامتوازن
  • 32. تکنیک‌های نمونه‌برداری و وزن‌دهی به ویژگی‌ها
  • 33. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی برای غنی‌سازی داده‌ها
  • 34. اصول اخلاقی و رعایت حریم خصوصی در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 35. بررسی محدودیت‌های قانونی و امنیتی در استفاده از داده‌های کاربر
  • 36. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 37. تلفیق دانش تخصصی صنعت در طراحی ویژگی‌های مدل
  • 38. ارائه گزارش‌های تحلیلی از تاثیر ویژگی‌ها بر تصمیم‌گیری مدل
  • 39. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل توزیع ویژگی‌ها
  • 40. چشم‌انداز آینده مهندسی ویژگی و هوش مصنوعی مولد

📚 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.