اکسپرس 24
کتاب آموزش کاربردی تحلیل ممیزی خطی (LDA) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در پایتون برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

کتاب آموزش کاربردی تحلیل ممیزی خطی (LDA) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در پایتون برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

تگ‌ها: LDA و PCA پایتون در علوم داده تحلیل مؤلفه های اصلی تحلیل ممیز خطی کاهش ابعاد داده مدل های پیش بینی مهندسی ویژگی هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

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 تحلیل ممیزی خطی (LDA) و تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) در پایتون برای بهینه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی ویژگی و کاهش ابعاد در مدل‌های پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه در علوم داده و ضرورت کاهش ابعاد
  • 2. بررسی چالش نفرین ابعاد در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 4. استانداردسازی داده‌ها برای تحلیل‌های آماری
  • 5. مبانی ریاضی و آماری در کاهش ابعاد
  • 6. آشنایی با واریانس و کوواریانس در مجموعه‌داده‌های چندمتغیره
  • 7. مفهوم بردارهای ویژه و مقادیر ویژه در جبر خطی
  • 8. تحلیل مؤلفه‌های اصلی PCA و فلسفه وجودی آن
  • 9. مراحل پیاده‌سازی الگوریتم PCA در پایتون
  • 10. تفسیر مؤلفه‌های اصلی و انتخاب تعداد بهینه ابعاد
  • 11. ارزیابی واریانس تجمعی در تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 12. کاربرد PCA در کاهش نویز و فشرده‌سازی داده‌ها
  • 13. محدودیت‌های PCA در تفکیک کلاس‌های غیرخطی
  • 14. مبانی تحلیل ممیزی خطی LDA و تفاوت آن با PCA
  • 15. تفاوت میان یادگیری نظارت‌شده و نظارت‌نشده در کاهش ابعاد
  • 16. محاسبه ماتریس‌های پراکندگی درون‌کلاسی و برون‌کلاسی در LDA
  • 17. استخراج بردارهای ممیزی برای جداسازی بهینه کلاس‌ها
  • 18. پیاده‌سازی گام‌به‌گام LDA با استفاده از کتابخانه Scikit-learn
  • 19. مقایسه عملکرد LDA و PCA در پروژه‌های طبقه‌بندی
  • 20. انتخاب ویژگی با استفاده از روش‌های فیلتر و پوششی
  • 21. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای داده‌های تصویری
  • 22. کاربرد تحلیل ویژگی‌ها در بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص الگو
  • 23. مدیریت هم‌خطی چندگانه در ویژگی‌های ورودی
  • 24. استفاده از کاهش ابعاد برای افزایش سرعت همگرایی مدل‌ها
  • 25. اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های دارای ویژگی‌های کاهش‌یافته
  • 26. بهینه‌سازی ابرپارامترها در مدل‌های مبتنی بر کاهش ابعاد
  • 27. تجسم داده‌های چندبعدی با استفاده از PCA
  • 28. بررسی پایداری مدل پس از کاهش ابعاد
  • 29. پیاده‌سازی یک پروژه جامع طبقه‌بندی با استفاده از LDA
  • 30. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات در فضای ویژگی
  • 31. ملاحظات اخلاقی و شفافیت در انتخاب ویژگی‌ها و مدل‌سازی
  • 32. مستندسازی مراحل مهندسی ویژگی در پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 33. راهکارهای مقابله با بیش‌برازش در مدل‌های با ابعاد بالا
  • 34. بهینه‌سازی حافظه و پردازش در مدل‌های بزرگ‌مقیاس
  • 35. جمع‌بندی و انتخاب استراتژی مناسب برای پروژه‌های واقعی

📚 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.