اکسپرس 24
کتاب مهندسی ویژگی‌ها؛ هنر تبدیل داده‌های خام به مدل‌های پیش‌بینی دقیق

کتاب مهندسی ویژگی‌ها؛ هنر تبدیل داده‌های خام به مدل‌های پیش‌بینی دقیق

تگ‌ها: Feature Engineering پاکسازی داده‌ها پیش‌پردازش داده‌ها تحلیل داده‌های کلان داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی پیش‌بینانه مهندسی ویژگی هوش مصنوعی 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؛ هنر تبدیل داده‌های خام به مدل‌های پیش‌بینی دقیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها در یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی و اهمیت مهندسی ویژگی‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 2. چرخه حیات داده و نقش مهندسی ویژگی در بهبود دقت مدل
  • 3. شناخت انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری در تحلیل داده
  • 4. روش‌های شناسایی و برخورد با داده‌های گمشده
  • 5. استراتژی‌های جایگزینی مقادیر خالی با استفاده از شاخص‌های آماری
  • 6. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت در مجموعه داده‌های آموزشی
  • 7. تبدیل ویژگی‌های عددی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 8. استانداردسازی ویژگی‌ها برای الگوریتم‌های حساس به مقیاس
  • 9. استفاده از تبدیل لگاریتمی و ریشه دوم برای اصلاح توزیع داده‌ها
  • 10. گسسته‌سازی ویژگی‌های پیوسته و تبدیل به بازه‌های دسته‌ای
  • 11. کدگذاری متغیرهای اسمی با روش کدگذاری یک‌داغ
  • 12. کاربرد کدگذاری ترتیبی برای ویژگی‌های دارای رتبه
  • 13. مدیریت متغیرهای دسته‌ای با تعداد سطوح بسیار بالا
  • 14. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی و تقویمی
  • 15. استخراج ویژگی از متون با روش کیسه کلمات
  • 16. استفاده از وزن‌دهی ترم-فرکانس در پردازش متن
  • 17. ایجاد ویژگی‌های تعاملی و ترکیبی برای افزایش قدرت پیش‌بینی
  • 18. روش‌های کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 19. انتخاب ویژگی‌های کلیدی با استفاده از روش‌های فیلتر
  • 20. به‌کارگیری روش‌های بسته‌بندی در انتخاب ویژگی‌های بهینه
  • 21. استفاده از مدل‌های درختی برای ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها
  • 22. مهندسی ویژگی در داده‌های غیرساختاریافته و تصاویر
  • 23. روش‌های کاهش نویز در ویژگی‌های استخراج شده
  • 24. بررسی هم‌خطی چندگانه و حذف ویژگی‌های زائد
  • 25. تکنیک‌های ایجاد ویژگی‌های جدید مبتنی بر دانش دامنه
  • 26. ارزیابی تأثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد مدل در داده‌های تست
  • 27. نظارت بر تغییرات توزیع داده‌ها و دریفت ویژگی‌ها
  • 28. مستندسازی فرآیند مهندسی ویژگی برای بازتولیدپذیری مدل
  • 29. به‌کارگیری ابزارهای خودکار در مهندسی ویژگی
  • 30. بهینه‌سازی حافظه و سرعت پردازش در مراحل مهندسی ویژگی
  • 31. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در پیش‌پردازش داده‌ها
  • 32. یکپارچه‌سازی ویژگی‌ها از منابع داده‌ای مختلف
  • 33. ارزیابی پایداری ویژگی‌ها در محیط‌های عملیاتی
  • 34. تکنیک‌های پیشرفته در مهندسی ویژگی برای شبکه‌های عصبی
  • 35. استراتژی‌های ارزیابی مدل پس از مهندسی ویژگی‌های جدید
  • 36. توسعه خط لوله خودکار برای تبدیل داده‌های خام به ویژگی‌های مدل
  • 37. مدیریت ویژگی‌های داده‌های کلان در محیط‌های توزیع‌شده
  • 38. نکات کاربردی در مهندسی ویژگی برای مدل‌های رگرسیون
  • 39. تطبیق ویژگی‌ها با الزامات مدل‌های طبقه‌بندی
  • 40. تجزیه و تحلیل خطا و بازگشت به مرحله مهندسی ویژگی
  • 41. بکارگیری دانش تخصصی در مهندسی ویژگی‌های حوزه مالی و اقتصادی
  • 42. اصول مهندسی ویژگی در تحلیل داده‌های صنعتی و زیرساختی
  • 43. چالش‌های مهندسی ویژگی در داده‌های نامتوازن
  • 44. روش‌های نمونه‌گیری و تأثیر آن بر مهندسی ویژگی
  • 45. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در فرآیند مهندسی ویژگی
  • 46. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل توزیع ویژگی‌ها
  • 47. ساخت ویژگی‌های زمانی برای تحلیل سری‌های زمانی
  • 48. بهینه‌سازی مهندسی ویژگی برای کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل
  • 49. تکنیک‌های پیشرفته مقیاس‌بندی برای داده‌های با توزیع غیرنرمال
  • 50. ارائه گزارش نهایی از اثربخشی ویژگی‌های مهندسی‌شده

📚 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.