کتاب کاهش ابعاد در داده‌های سنجش از دور: راهنمای جامع روش‌ها و کاربردها برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای
, ,

کتاب کاهش ابعاد در داده‌های سنجش از دور: راهنمای جامع روش‌ها و کاربردها برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000010830 دسته: , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب کاهش ابعاد در داده‌های سنجش از دور: راهنمای جامع روش‌ها و کاربردها برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای

موضوع کلی: پردازش و تحلیل داده‌های سنجش از دور

موضوع میانی: کاهش ابعاد در داده‌های سنجش از دور

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی سنجش از دور و ماهیت داده‌ها
  • 2. مقدمه‌ای بر داده‌های سنجش از دور چندطیفی و ابرطیفی
  • 3. ویژگی‌های داده‌های سنجش از دور: ابعاد، وضوح، گستره طیفی
  • 4. چالش‌های پردازش داده‌های سنجش از دور: حجم و ابعاد بالا
  • 5. ضرورت کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های سنجش از دور
  • 6. اهداف اصلی کاهش ابعاد در سنجش از دور
  • 7. کاهش ابعاد و تأثیر آن بر سرعت پردازش
  • 8. کاهش ابعاد و تأثیر آن بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 9. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در سنجش از دور
  • 10. انواع وظایف یادگیری ماشین در سنجش از دور: طبقه‌بندی، تخمین، تشخیص
  • 11. معرفی روش‌های یادگیری ماشین بدون نظارت و با نظارت
  • 12. تعریف کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 13. تمایز بین استخراج ویژگی (Feature Extraction) و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 14. اهمیت استخراج ویژگی در کاهش ابعاد
  • 15. اهمیت انتخاب ویژگی در کاهش ابعاد
  • 16. معیارهای ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد
  • 17. کاهش ابعاد ناپارامتری (Unsupervised Dimensionality Reduction)
  • 18. کاهش ابعاد پارامتری (Supervised Dimensionality Reduction)
  • 19. روش‌های کاهش ابعاد خطی (Linear Dimensionality Reduction)
  • 20. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی (Non-linear Dimensionality Reduction)
  • 21. مروری بر انواع روش‌های کاهش ابعاد در مقاله علمی
  • 22. فصل اول: مبانی کاهش ابعاد در سنجش از دور
  • 23. داده‌های سنجش از دور با ابعاد بالا: تعاریف و ویژگی‌ها
  • 24. مشکل ابعاد بالا (Curse of Dimensionality) در داده‌های سنجش از دور
  • 25. پیامدهای ابعاد بالا: بیش‌برازش (Overfitting) و ناکارآمدی محاسباتی
  • 26. مروری بر طبقه‌بندی روش‌های کاهش ابعاد
  • 27. انواع رویکردهای کاهش ابعاد: مبتنی بر نگاشت (Manifold-based) و مبتنی بر پروژکشن (Projection-based)
  • 28. فصل دوم: روش‌های کاهش ابعاد خطی
  • 29. تجزیه مقادیر منفرد (Singular Value Decomposition – SVD)
  • 30. اصول SVD و کاربرد آن در داده‌های سنجش از دور
  • 31. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (Principal Component Analysis – PCA)
  • 32. مبانی PCA و چگونگی استخراج مؤلفه‌های اصلی
  • 33. انتخاب تعداد مؤلفه‌های اصلی در PCA
  • 34. مزایا و معایب PCA برای داده‌های سنجش از دور
  • 35. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (Independent Component Analysis – ICA)
  • 36. اصول ICA و تفاوت آن با PCA
  • 37. کاربرد ICA در تفکیک منابع طیفی
  • 38. تحلیل عامل (Factor Analysis – FA)
  • 39. مبانی FA و ارتباط آن با PCA
  • 40. فصل سوم: روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 41. یادگیری نگاشت حفظ‌کننده محلی (Locally Linear Embedding – LLE)
  • 42. اصول LLE و حفظ ساختار محلی داده‌ها
  • 43. تفاوت LLE با PCA
  • 44. یادگیری نگاشت غیرخطی (Non-linear Manifold Learning – NLML)
  • 45. روش‌های مبتنی بر نگاشت: Isomap
  • 46. اصول Isomap و یافتن کوتاه‌ترین مسیر ژئودزیک
  • 47. روش‌های مبتنی بر نگاشت: t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 48. اصول t-SNE و حفظ همسایگی محلی در ابعاد پایین
  • 49. کاربرد t-SNE در بصری‌سازی داده‌های سنجش از دور
  • 50. روش‌های مبتنی بر نگاشت: Diffusion Maps
  • 51. اصول Diffusion Maps و تئوری انتشار
  • 52. روش‌های مبتنی بر نگاشت: Laplacian Eigenmaps
  • 53. اصول Laplacian Eigenmaps و استفاده از گراف لاپلاسین
  • 54. فصل چهارم: روش‌های انتخاب ویژگی
  • 55. مقدمه‌ای بر انتخاب ویژگی در سنجش از دور
  • 56. تفاوت انتخاب ویژگی با استخراج ویژگی
  • 57. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 58. معیارهای انتخاب ویژگی در روش‌های فیلتر (مانند واریانس، ضریب همبستگی)
  • 59. کاربرد روش‌های فیلتر در داده‌های ابرطیفی
  • 60. روش‌های بسته‌بندی (Wrapper Methods)
  • 61. اصول روش‌های بسته‌بندی و استفاده از مدل ارزیابی
  • 62. الگوریتم‌های جستجو در روش‌های بسته‌بندی (مانند جستجوی پیشرو)
  • 63. روش‌های جاسازی شده (Embedded Methods)
  • 64. روش‌هایی مانند Lasso و Ridge Regression
  • 65. انتخاب ویژگی با استفاده از درخت‌های تصمیم (Decision Trees)
  • 66. فصل پنجم: روش‌های کاهش ابعاد در یادگیری عمیق
  • 67. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks – CNNs)
  • 68. نقش CNN ها در استخراج ویژگی خودکار
  • 69. استفاده از لایه‌های کانولوشنی برای کاهش ابعاد
  • 70. شبکه‌های عصبی بازگشتی (Recurrent Neural Networks – RNNs)
  • 71. کاربرد RNN ها برای داده‌های سری زمانی سنجش از دور
  • 72. شبکه‌های مولد تخاصمی (Generative Adversarial Networks – GANs)
  • 73. کاربرد GAN ها برای تولید داده و کاهش ابعاد
  • 74. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 75. معماری خودرمزگذار و نقش لایه میانی (bottleneck)
  • 76. انواع خودرمزگذارها: خودرمزگذار پراکنده (Sparse Autoencoder)
  • 77. انواع خودرمزگذارها: خودرمزگذار واریاسیونال (Variational Autoencoder – VAE)
  • 78. فصل ششم: روش‌های کاهش ابعاد ناپارامتری خاص سنجش از دور
  • 79. روش‌های مبتنی بر تجزیه ماتریس (Matrix Factorization)
  • 80. تجزیه ماتریس غیرمنفی (Non-negative Matrix Factorization – NMF)
  • 81. اصول NMF و کاربرد آن در تفکیک منابع
  • 82. کاربرد NMF در تفکیک کلاس‌های پوشش زمین
  • 83. تحلیل مؤلفه‌های اصلی وابسته به هم (Correlated Component Analysis – CCA)
  • 84. فصل هفتم: روش‌های کاهش ابعاد پارامتری (با نظارت)
  • 85. تحلیل مؤلفه‌های اصلی با نظارت (Supervised PCA – SPCA)
  • 86. مبانی SPCA و استفاده از برچسب‌های کلاس
  • 87. تحلیل مؤلفه‌های خطی با نظارت (Supervised Linear Discriminant Analysis – LDA)
  • 88. اصول LDA و حداکثر کردن جدایی بین کلاس‌ها
  • 89. کاربرد LDA در طبقه‌بندی داده‌های سنجش از دور
  • 90. فصل هشتم: ارزیابی و مقایسه روش‌ها
  • 91. معیارهای ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد: حفظ اطلاعات
  • 92. معیارهای ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد: حفظ ساختار
  • 93. معیارهای ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد: اثربخشی برای وظایف پایین‌دستی
  • 94. تأثیر انتخاب ابعاد بر عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 95. مطالعات موردی از مقایسه روش‌های مختلف در مقالات
  • 96. اهمیت انتخاب روش مناسب بر اساس نوع داده و هدف
  • 97. فصل نهم: کاربردهای کاهش ابعاد در سنجش از دور
  • 98. کاهش ابعاد برای طبقه‌بندی پوشش زمین
  • 99. کاهش ابعاد برای تشخیص تغییرات (Change Detection)
  • 100. کاهش ابعاد برای تخمین پارامترهای زیست‌محیطی (مانند کلروفیل، شاخص‌های گیاهی)

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب کاهش ابعاد در داده‌های سنجش از دور: راهنمای جامع روش‌ها و کاربردها برای تحلیل داده‌های ماهواره‌ای”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا