اکسپرس 24
کتاب کاهش ابعاد داده‌ها با پایتون: از تئوری تا کاربرد

کتاب کاهش ابعاد داده‌ها با پایتون: از تئوری تا کاربرد

تگ‌ها: Dimensionality Reduction PCA پایتون پیش پردازش داده تحلیل داده خوشه بندی داده کاوی کاهش ابعاد کاهش داده 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 کاهش ابعاد داده‌ها با پایتون: از تئوری تا کاربرد

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: پیش‌پردازش و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد داده‌ها
  • 2. اهمیت کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 3. چالش‌های ابعاد بالای داده
  • 4. روش‌های کاهش ابعاد: یک نمای کلی
  • 5. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): مفاهیم پایه
  • 6. PCA: محاسبات و پیاده‌سازی در پایتون
  • 7. تفسیر نتایج PCA
  • 8. کاربردهای PCA در تحلیل داده
  • 9. انتخاب تعداد مولفه‌های اصلی
  • 10. مقایسه PCA با سایر روش‌های کاهش ابعاد
  • 11. مقیاس‌بندی داده‌ها قبل از PCA
  • 12. PCA و داده‌های غیرخطی
  • 13. تحلیل تفکیک خطی (LDA): مفاهیم و تفاوت با PCA
  • 14. LDA: پیاده‌سازی و کاربردها در طبقه‌بندی
  • 15. تحلیل تبعیض‌گر (Discriminant Analysis)
  • 16. کاهش ابعاد غیرخطی: مقدمه‌ای بر manifold learning
  • 17. همسایگی‌های نزدیک (Nearest Neighbors): مبانی و کاربردها
  • 18. تعبیه همسایگی تصادفی (t-SNE): مفاهیم و کاربردها
  • 19. t-SNE: پارامترها و تفسیر نتایج
  • 20. Umap: روشی نوین برای کاهش ابعاد
  • 21. مقایسه t-SNE و Umap
  • 22. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای کاهش ابعاد
  • 23. انواع خودرمزگذارها: undercomplete, sparse, variational
  • 24. استفاده از خودرمزگذارها برای تولید ویژگی
  • 25. انتخاب روش مناسب کاهش ابعاد: معیارهای ارزیابی
  • 26. کاهش ابعاد و تجسم داده‌ها
  • 27. کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 28. کاهش ابعاد و کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 29. کاهش ابعاد در داده‌های متنی
  • 30. کاهش ابعاد در داده‌های تصویری
  • 31. کاهش ابعاد در داده‌های سری زمانی
  • 32. پیش‌پردازش داده‌ها برای کاهش ابعاد
  • 33. دسته بندی داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 34. نرمال‌سازی داده‌ها (Data Normalization)
  • 35. استانداردسازی داده‌ها (Data Standardization)
  • 36. مدیریت داده‌های پرت (Outlier Detection and Handling)
  • 37. تبدیل داده‌های طبقه‌ای (Categorical Data Encoding)
  • 38. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 39. روش‌های فیلتری در انتخاب ویژگی
  • 40. روش‌های wrapper در انتخاب ویژگی
  • 41. روش‌های embedded در انتخاب ویژگی
  • 42. اهمیت انتخاب ویژگی در کاهش ابعاد
  • 43. کاهش ابعاد و حفظ اطلاعات مهم
  • 44. روش‌های کاهش ابعاد بر اساس ماتریس
  • 45. روش‌های کاهش ابعاد بر اساس بردار
  • 46. کاهش ابعاد و کاهش نویز
  • 47. کاهش ابعاد و افزایش قابلیت تعمیم مدل
  • 48. کاهش ابعاد در حجم بالای داده‌ها (Big Data)
  • 49. کاهش ابعاد توزیع شده (Distributed Dimensionality Reduction)
  • 50. استفاده از Spark برای کاهش ابعاد
  • 51. کتابخانه‌های پایتون برای کاهش ابعاد (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
  • 52. بهینه‌سازی پارامترهای کاهش ابعاد
  • 53. ارزیابی و اعتبارسنجی نتایج کاهش ابعاد
  • 54. کاربرد کاهش ابعاد در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 55. کاربرد کاهش ابعاد در تشخیص ناهنجاری
  • 56. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. کاهش ابعاد و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 58. مفاهیم پایه در حریم خصوصی داده
  • 59. روش‌های حفظ حریم خصوصی در کاهش ابعاد
  • 60. کاهش ابعاد و امنیت داده‌ها
  • 61. مباحث اخلاقی در کاهش ابعاد و تحلیل داده‌ها
  • 62. بررسی موردی: کاهش ابعاد در مجموعه داده‌های پزشکی
  • 63. بررسی موردی: کاهش ابعاد در مجموعه داده‌های مالی
  • 64. بررسی موردی: کاهش ابعاد در مجموعه داده‌های بازاریابی
  • 65. بررسی موردی: کاهش ابعاد در مجموعه داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 66. آینده کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 67. ترکیب روش‌های کاهش ابعاد
  • 68. کاهش ابعاد و یادگیری عمیق
  • 69. استفاده از کاهش ابعاد برای بهبود تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 70. نکات تکمیلی و منابع بیشتر

📚 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.