اکسپرس 24
کتاب مهندسی ویژگی برای مدل‌سازی پیش‌بینی: تکنیک‌ها و کاربردها

کتاب مهندسی ویژگی برای مدل‌سازی پیش‌بینی: تکنیک‌ها و کاربردها

تگ‌ها: Feature Engineering آماده‌سازی داده پردازش داده پیش‌بینی تحلیل پیش‌بینی‌گر داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی پیش‌بینی مهندسی ویژگی یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 برای مدل‌سازی پیش‌بینی: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: آماده‌سازی و پردازش داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی
  • 2. اهمیت مهندسی ویژگی در مدل‌سازی پیش‌بینی
  • 3. انواع ویژگی‌ها: عددی، دسته‌ای، متنی و زمانی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و کاهش ابعاد
  • 5. مقابله با داده‌های گمشده
  • 6. شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 7. تغییر مقیاس ویژگی‌ها: نرمال‌سازی و استانداردسازی
  • 8. تبدیل ویژگی‌های عددی: لگاریتمی، توانی و ریشه دوم
  • 9. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای: One-Hot Encoding
  • 10. رمزگذاری ویژگی‌های دسته‌ای: Label Encoding
  • 11. تبدیل ویژگی‌های متنی به عددی: Bag of Words
  • 12. تبدیل ویژگی‌های متنی به عددی: TF-IDF
  • 13. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی: استخراج الگوهای فصلی
  • 14. ایجاد ویژگی‌های تعاملی: ترکیب ویژگی‌های موجود
  • 15. ایجاد ویژگی‌های چندجمله‌ای
  • 16. استفاده از تابع‌های ریاضی برای ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 17. انتخاب ویژگی: فیلتر، Wrapper و Embedded
  • 18. روش‌های فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 19. روش‌های Wrapper برای انتخاب ویژگی
  • 20. روش‌های Embedded برای انتخاب ویژگی
  • 21. کاهش ابعاد: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 22. کاهش ابعاد: تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
  • 23. مهندسی ویژگی برای داده‌های مکانی
  • 24. مهندسی ویژگی برای تصاویر
  • 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های صوتی
  • 26. استفاده از الگوریتم‌های خودکار برای مهندسی ویژگی
  • 27. ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها
  • 28. مهندسی ویژگی و بیش‌برازش
  • 29. مهندسی ویژگی و تعمیم‌پذیری مدل
  • 30. مهندسی ویژگی در داده‌های نامتوازن
  • 31. مهندسی ویژگی برای داده‌های جریان‌یافته
  • 32. مهندسی ویژگی در یادگیری تقویتی
  • 33. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 34. استخراج ویژگی از متون با استفاده از Word Embeddings
  • 35. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای استخراج ویژگی
  • 36. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 37. مهندسی ویژگی برای تشخیص تقلب
  • 38. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی تقاضا
  • 39. مهندسی ویژگی در تشخیص تصویر
  • 40. مهندسی ویژگی در پردازش زبان طبیعی
  • 41. مهندسی ویژگی برای داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 42. مهندسی ویژگی برای داده‌های حسگرها
  • 43. مهندسی ویژگی در تحلیل سبد خرید
  • 44. مهندسی ویژگی برای ارزیابی ریسک اعتباری
  • 45. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی قیمت مسکن
  • 46. مهندسی ویژگی برای تشخیص بیماری
  • 47. مهندسی ویژگی برای پیش‌بینی نرخ ریزش مشتری
  • 48. بهینه‌سازی ویژگی‌ها برای مدل‌های خاص
  • 49. مهندسی ویژگی و تفسیرپذیری مدل
  • 50. مهندسی ویژگی و اخلاق در داده‌کاوی
  • 51. چالش‌ها و بهترین روش‌ها در مهندسی ویژگی
  • 52. ابزارهای مفید برای مهندسی ویژگی
  • 53. مهندسی ویژگی در مقیاس بزرگ: داده‌های حجیم
  • 54. تکنیک‌های موازی‌سازی در مهندسی ویژگی
  • 55. مدیریت نسخه‌های ویژگی
  • 56. مستندسازی فرایند مهندسی ویژگی
  • 57. نقش مهندس ویژگی در پروژه‌های علم داده
  • 58. مطالعه موردی: مهندسی ویژگی در یک پروژه واقعی
  • 59. آینده مهندسی ویژگی: روندها و نوآوری‌ها

📚 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.