سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های کاهش ابعاد

کتاب ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های کاهش ابعاد

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 ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های کاهش ابعاد

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد و اهمیت آن در علوم داده
  • 2. تاریخچه و سیر تحول روش‌های کاهش ابعاد
  • 3. مفاهیم اساسی در کاهش ابعاد: واریانس، همبستگی، ابعاد پنهان
  • 4. انواع روش‌های کاهش ابعاد: تقویتی و غیرتقویتی
  • 5. معیارهای ارزیابی مدل‌های کاهش ابعاد: واریانس تبیین شده، خطای بازسازی
  • 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های کاهش ابعاد: کیفیت بازسازی، حفظ ساختار داده
  • 7. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 8. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA): اصول و کاربردها
  • 9. کاربرد PCA در پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری ماشین
  • 10. محدودیت‌های PCA و تفسیرپذیری مولفه‌ها
  • 11. تکنیک‌های مرتبط با PCA: تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA)
  • 12. تحلیل مولفه‌های مستقل (ICA): اصول و کاربردها
  • 13. کاربرد ICA در جداسازی منابع و حذف نویز
  • 14. محدودیت‌های ICA و چالش‌های پیاده‌سازی
  • 15. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر نگاشت فضایی (Manifold Learning)
  • 16. یادگیری نگاشت فضایی غیرخطی: مفاهیم پایه
  • 17. روش ایزومپ (Isomap): اصول و الگوریتم
  • 18. کاربرد Isomap در بصری‌سازی و تحلیل داده‌های پیچیده
  • 19. محدودیت‌های Isomap و پیچیدگی محاسباتی
  • 20. روش LLE (Locally Linear Embedding): اصول و الگوریتم
  • 21. کاربرد LLE در حفظ ساختار محلی داده‌ها
  • 22. محدودیت‌های LLE و حساسیت به پارامترها
  • 23. روش t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)
  • 24. اصول t-SNE برای بصری‌سازی داده‌های با ابعاد بالا
  • 25. کاربرد t-SNE در کشف خوشه‌ها و الگوهای داده
  • 26. محدودیت‌های t-SNE و تفسیرپذیری نتایج
  • 27. روش UMAP (Uniform Manifold Approximation and Projection)
  • 28. اصول UMAP و مقایسه آن با t-SNE
  • 29. کاربرد UMAP در کاهش ابعاد و بصری‌سازی
  • 30. مزایای UMAP و سرعت پردازش آن
  • 31. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر انتخاب ویژگی
  • 32. تفاوت انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی
  • 33. معیارهای ارزیابی انتخاب ویژگی: معیارهای فیلتر
  • 34. معیارهای ارزیابی انتخاب ویژگی: معیارهای Wrapper
  • 35. معیارهای ارزیابی انتخاب ویژگی: معیارهای Embedded
  • 36. روش‌های مبتنی بر آنتروپی متقابل (Mutual Information)
  • 37. انتخاب ویژگی با استفاده از آنتروپی متقابل
  • 38. کاربرد در مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 39. روش‌های مبتنی بر حذف ویژگی تکراری
  • 40. شناسایی و حذف ویژگی‌های وابسته
  • 41. روش‌های آماری در انتخاب ویژگی (مانند Chi-Squared)
  • 42. انتخاب ویژگی با استفاده از آماره‌های آماری
  • 43. روش‌های مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 44. استفاده از اهمیت ویژگی در مدل‌های درختی (Tree-based)
  • 45. استفاده از ضرایب مدل‌های خطی (Linear Models)
  • 46. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر مدل‌های مولد
  • 47. تحلیل عاملی (Factor Analysis)
  • 48. مدل‌های گرافیکی احتمالی (Probabilistic Graphical Models)
  • 49. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks) در کاهش ابعاد
  • 50. مدل‌های ترکیبی (Hybrid Models)
  • 51. ترکیب PCA با روش‌های دیگر
  • 52. ترکیب نگاشت فضایی با انتخاب ویژگی
  • 53. استفاده از شبکه‌های عصبی در کاهش ابعاد
  • 54. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 55. خودرمزگذارهای واریانسی (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 56. کاربرد VAEs در تولید داده و کاهش ابعاد
  • 57. خودرمزگذارهای گرافیکی (Graph Autoencoders)
  • 58. کاربرد در تحلیل شبکه‌های اجتماعی و داده‌های ساختاریافته
  • 59. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) برای کاهش ابعاد تصاویر
  • 60. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) برای کاهش ابعاد داده‌های سری زمانی
  • 61. ارزیابی مقایسه انواع روش‌های کاهش ابعاد
  • 62. انتخاب روش مناسب بر اساس نوع داده و هدف مسئله
  • 63. بصری‌سازی داده‌های کاهش یافته
  • 64. تکنیک‌های پیشرفته بصری‌سازی
  • 65. تجزیه و تحلیل داده‌های کاهش یافته با استفاده از روش‌های خوشه‌بندی
  • 66. کاربرد کاهش ابعاد در افزایش کارایی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 67. کاهش ابعاد و مقابله با نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality)
  • 68. تأثیر کاهش ابعاد بر مدل‌های طبقه‌بندی
  • 69. تأثیر کاهش ابعاد بر مدل‌های رگرسیون
  • 70. تأثیر کاهش ابعاد بر مدل‌های خوشه‌بندی
  • 71. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 72. کاهش ابعاد در جاسازی کلمات (Word Embeddings)
  • 73. کاربرد کاهش ابعاد در یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 74. کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 75. کاهش ابعاد در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 76. کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های زیستی (Genomics, Proteomics)
  • 77. کاهش ابعاد در داده‌های مالی (Financial Data Analysis)
  • 78. کاهش ابعاد در داده‌های صوتی و تصویری
  • 79. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی کاهش ابعاد
  • 80. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 81. مدیریت داده‌های گمشده در فرآیند کاهش ابعاد
  • 82. انتخاب پارامترهای بهینه در مدل‌های کاهش ابعاد
  • 83. تفسیرپذیری مدل‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 84. ارتباط با مباحث آماری و یادگیری ماشین
  • 85. ارتباط با نظریه اطلاعات
  • 86. ارتباط با هندسه محاسباتی
  • 87. ارتباط با بهینه‌سازی
  • 88. مطالعات موردی (Case Studies) در کاربرد کاهش ابعاد
  • 89. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های کاهش ابعاد در عمل
  • 90. مباحث پیشرفته در کاهش ابعاد
  • 91. کاهش ابعاد در داده‌های چندوجهی (Multi-modal Data)
  • 92. کاهش ابعاد پویا (Dynamic Dimensionality Reduction)
  • 93. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در کاهش ابعاد
  • 94. کاهش ابعاد با حفظ حریم خصوصی (Privacy-preserving Dimensionality Reduction)
  • 95. چالش‌های آینده در حوزه کاهش ابعاد
  • 96. نکات مهم در استفاده از نتایج کاهش ابعاد
  • 97. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌های کاهش یافته
  • 98. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده کاهش ابعاد

📚 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.