کتاب مهندسی ویژگی برای مدل‌های پیش‌بینی با ریسک بالا

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 برای مدل‌های پیش‌بینی با ریسک بالا

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: مهندسی ویژگی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی ویژگی و اهمیت آن در مدل‌های پیش‌بینی
  • 2. درک ریسک بالا در پیش‌بینی: چالش‌ها و ملاحظات
  • 3. انواع ویژگی‌ها: عددی، دسته‌ای، متنی و زمانی
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و نرمال‌سازی
  • 5. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها: Min-Max، Standardization و Robust Scaling
  • 6. مدیریت مقادیر گمشده: روش‌ها و استراتژی‌ها
  • 7. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای: One-Hot Encoding و Label Encoding
  • 8. ویژگی‌های ترکیبی: ایجاد ویژگی‌های جدید از ترکیب ویژگی‌های موجود
  • 9. تبدیل ویژگی‌های متنی: Bag of Words، TF-IDF و Word Embeddings
  • 10. استخراج ویژگی از داده‌های زمانی: Lagged Features، Rolling Statistics و Time Series Decomposition
  • 11. انتخاب ویژگی: فیلتر، Wrapper و Embedded Methods
  • 12. روش‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 13. مهندسی ویژگی برای داده‌های نامتوازن: Oversampling و Undersampling
  • 14. ایجاد ویژگی‌های تعاملی: بررسی اثرات متقابل بین ویژگی‌ها
  • 15. مهندسی ویژگی بر اساس دانش دامنه: استفاده از تخصص برای ایجاد ویژگی‌های مرتبط
  • 16. مهندسی ویژگی برای مدل‌های رگرسیونی
  • 17. مهندسی ویژگی برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 18. مهندسی ویژگی برای مدل‌های درخت تصمیم و Ensemble
  • 19. مهندسی ویژگی برای شبکه‌های عصبی
  • 20. ارزیابی تاثیر مهندسی ویژگی بر عملکرد مدل
  • 21. بهینه‌سازی ویژگی‌ها با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 22. استفاده از AutoFeature Engineering
  • 23. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویر و ویدئو
  • 24. مهندسی ویژگی برای داده‌های مکانی
  • 25. مهندسی ویژگی در مدل‌های پیش‌بینی تقلب
  • 26. مهندسی ویژگی در مدل‌های اعتبارسنجی ریسک
  • 27. مهندسی ویژگی در مدل‌های پیش‌بینی پزشکی
  • 28. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی مالی
  • 29. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
  • 30. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی: جلوگیری از سوگیری
  • 31. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی: Feature Hashing و Count Sketches

📚 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.