سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌پردازش داده برای پایپ لاین‌های ML

کتاب پیش‌پردازش داده برای پایپ لاین‌های ML

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 پیش‌پردازش داده برای پایپ لاین‌های ML

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پایپ لاین های یادگیری ماشین (ML Pipelines)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پیش‌پردازش داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت پیش‌پردازش داده در موفقیت مدل‌های ML
  • 3. انواع داده و چالش‌های رایج در پیش‌پردازش
  • 4. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده (Missing Values)
  • 5. روش‌های مختلف جایگزینی مقادیر گمشده
  • 6. حذف داده‌های پرت (Outliers) و روش‌های شناسایی آن‌ها
  • 7. تکنیک‌های مدیریت داده‌های پرت: حذف و تغییر
  • 8. پاکسازی داده‌های ناهماهنگ و تکراری
  • 9. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها: مفاهیم و کاربردها
  • 10. روش‌های استانداردسازی: Z-score و Min-Max Scaling
  • 11. روش‌های نرمال‌سازی: Log Transformation و Box-Cox
  • 12. تبدیل ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical Features)
  • 13. روش‌های کدگذاری دسته‌ای: One-Hot Encoding
  • 14. روش‌های کدگذاری دسته‌ای: Label Encoding و Ordinal Encoding
  • 15. استفاده از تکنیک‌های Feature Engineering برای بهبود کیفیت داده
  • 16. ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 17. ترکیب ویژگی‌ها و ایجاد تعاملات (Interactions)
  • 18. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 19. پیش‌پردازش داده‌های متنی: پاکسازی و نرمال‌سازی
  • 20. حذف کلمات توقف (Stop Words) و علائم نگارشی
  • 21. ریشه‌یابی کلمات (Stemming) و لماتایزیشن (Lemmatization)
  • 22. تبدیل متن به بردارهای عددی: Bag-of-Words (BoW)
  • 23. تبدیل متن به بردارهای عددی: TF-IDF
  • 24. استفاده از Word Embeddings برای نمایش معنایی متن
  • 25. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی (Time Series)
  • 26. شناسایی و مدیریت ناپیوستگی‌ها و نویز در سری زمانی
  • 27. تثبیت سری زمانی (Stationarity) و روش‌های دستیابی به آن
  • 28. ایجاد ویژگی‌های تأخیری (Lag Features)
  • 29. ویژگی‌های پنجره‌ای متحرک (Rolling Window Features)
  • 30. پیش‌پردازش داده‌های تصویری
  • 31. تغییر اندازه (Resizing) و برش (Cropping) تصاویر
  • 32. نرمال‌سازی مقادیر پیکسل در تصاویر
  • 33. افزایش داده (Data Augmentation) برای تصاویر
  • 34. تکنیک‌های Augmentation: چرخش، جابجایی، مقیاس‌بندی
  • 35. تکنیک‌های Augmentation: تغییر رنگ و اضافه کردن نویز
  • 36. کاربرد پیش‌پردازش در مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 37. نقش پیش‌پردازش در شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
  • 38. نقش پیش‌پردازش در شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 39. مدیریت عدم تعادل داده‌ها (Imbalanced Data)
  • 40. روش‌های نمونه‌گیری برای عدم تعادل داده‌ها: Oversampling
  • 41. روش‌های نمونه‌گیری برای عدم تعادل داده‌ها: Undersampling
  • 42. تکنیک‌های ترکیبی برای مدیریت عدم تعادل داده‌ها
  • 43. نکات عملی و بهترین روش‌ها در پیش‌پردازش داده
  • 44. اهمیت درک دامنه مسئله (Domain Knowledge)
  • 45. انتخاب روش‌های پیش‌پردازش بر اساس نوع مسئله و مدل
  • 46. مراحل اجرای پایپ‌لاین پیش‌پردازش داده
  • 47. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌پردازش: NumPy
  • 48. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌پردازش: Pandas
  • 49. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌پردازش: Scikit-learn
  • 50. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌پردازش: NLTK و SpaCy
  • 51. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای پیش‌پردازش: OpenCV
  • 52. ساخت پایپ‌لاین‌های پیش‌پردازش قابل تکرار (Reproducible Pipelines)
  • 53. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و پایپ‌لاین‌ها
  • 54. ارزیابی تأثیر پیش‌پردازش بر عملکرد مدل
  • 55. تست A/B در انتخاب بهترین روش‌های پیش‌پردازش
  • 56. ملاحظات اخلاقی در پیش‌پردازش داده
  • 57. حفظ حریم خصوصی در داده‌ها
  • 58. کاهش سوگیری (Bias) در داده‌ها از طریق پیش‌پردازش
  • 59. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های طبقه‌بندی (Classification)
  • 60. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های رگرسیون (Regression)
  • 61. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 62. پیش‌پردازش داده برای مدل‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 63. کاربرد PCA (Principal Component Analysis) در پیش‌پردازش
  • 64. کاربرد t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
  • 65. پیش‌پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
  • 66. مقدمه‌ای بر ابزارهای پردازش داده‌های حجیم: Spark
  • 67. پیش‌پردازش داده با استفاده از Spark MLlib
  • 68. نکات پیشرفته در مهندسی ویژگی
  • 69. استفاده از شبکه‌های عصبی برای یادگیری ویژگی (Feature Learning)
  • 70. خودرمزگذارها (Autoencoders) برای کاهش ابعاد و یادگیری ویژگی
  • 71. کاربرد شبکه‌های GAN (Generative Adversarial Networks) در Augmentation
  • 72. پیش‌پردازش داده‌های مختلط (Mixed Data Types)
  • 73. استراتژی‌های ترکیب انواع مختلف داده
  • 74. پردازش داده‌های مکانی (Geospatial Data)
  • 75. پیش‌پردازش داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 76. ملاحظات امنیتی در پیش‌پردازش داده
  • 77. حفاظت از داده‌ها در برابر حملات سایبری
  • 78. تکنیک‌های Anonymization و Pseudonymization داده‌ها
  • 79. پیش‌پردازش داده برای کاربردهای خاص صنعتی
  • 80. پیش‌پردازش در حوزه سلامت و پزشکی
  • 81. پیش‌پردازش در حوزه مالی و اقتصادی
  • 82. پیش‌پردازش در حوزه تجارت الکترونیک
  • 83. پیش‌پردازش در حوزه اینترنت اشیاء (IoT)
  • 84. چالش‌های پیش‌پردازش داده در دنیای واقعی
  • 85. یادگیری مستمر و به‌روزرسانی پایپ‌لاین‌های پیش‌پردازش
  • 86. آینده پیش‌پردازش داده و روندهای نوظهور
  • 87. هوش مصنوعی مولد در پیش‌پردازش داده
  • 88. تأثیر پیش‌پردازش بر تفسیرپذیری مدل (Interpretability)
  • 89. مقایسه روش‌های مختلف پیش‌پردازش برای یک مسئله مشخص
  • 90. ساخت یک پایپ‌لاین کامل پیش‌پردازش داده برای یک پروژه نمونه
  • 91. آزمایش و اعتبارسنجی پایپ‌لاین پیش‌پردازش
  • 92. بهینه‌سازی پارامترهای پیش‌پردازش

📚 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.