سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد

کتاب یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و 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 یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی و کاهش ابعاد

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری بدون نظارت
  • 2. مفهوم خوشه‌بندی در یادگیری ماشین
  • 3. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل داده‌ها
  • 4. انواع الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 5. الگوریتم K-Means: مبانی و پیاده‌سازی
  • 6. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها (k)
  • 7. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
  • 8. معیارهای سنجش فاصله در خوشه‌بندی
  • 9. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: رویکرد تجمعی
  • 10. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: رویکرد تقسیمی
  • 11. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی: DBSCAN
  • 12. مزایا و معایب DBSCAN
  • 13. خوشه‌بندی مبتنی بر مدل: الگوریتم GMM
  • 14. مدل مخلوط گاوسی و تخمین پارامترها
  • 15. کاربرد GMM در خوشه‌بندی
  • 16. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 17. چرا به کاهش ابعاد نیاز داریم؟
  • 18. مفاهیم پایه در کاهش ابعاد
  • 19. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): مبانی
  • 20. محاسبه مؤلفه‌های اصلی
  • 21. تفسیر مؤلفه‌های اصلی
  • 22. پیاده‌سازی PCA
  • 23. کاربرد PCA در کاهش نویز
  • 24. کاربرد PCA در بصری‌سازی داده‌ها
  • 25. انتخاب تعداد مؤلفه‌های اصلی
  • 26. محدودیت‌های PCA
  • 27. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA): مبانی
  • 28. تفاوت ICA با PCA
  • 29. کاربرد ICA در جداسازی منابع
  • 30. روش‌های دیگر کاهش ابعاد
  • 31. t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)
  • 32. کاربرد t-SNE در بصری‌سازی
  • 33. مزایا و معایب t-SNE
  • 34. Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)
  • 35. مقایسه UMAP با t-SNE
  • 36. کاربرد UMAP در تحلیل داده‌های با ابعاد بالا
  • 37. مروری بر داده‌های ساختاریافته
  • 38. مروری بر داده‌های بدون ساختار
  • 39. پیش‌پردازش داده‌ها برای خوشه‌بندی
  • 40. پاکسازی داده‌ها
  • 41. مدیریت داده‌های گمشده
  • 42. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 43. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 44. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی: معیارهای داخلی
  • 45. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی: معیارهای خارجی
  • 46. اعتبار سنجی متقابل در خوشه‌بندی
  • 47. خوشه‌بندی داده‌های متنی
  • 48. کاهش ابعاد برای داده‌های متنی
  • 49. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling): LDA
  • 50. کاربرد LDA در تحلیل اسناد
  • 51. مدل‌سازی موضوعی بدون نظارت
  • 52. کاربرد خوشه‌بندی در بازاریابی
  • 53. بخش‌بندی مشتریان
  • 54. کشف الگوهای خرید
  • 55. کاربرد خوشه‌بندی در پردازش تصویر
  • 56. تقسیم‌بندی تصاویر
  • 57. تشخیص اشیاء
  • 58. کاربرد خوشه‌بندی در بیوانفورماتیک
  • 59. خوشه‌بندی ژن‌ها
  • 60. تحلیل داده‌های بالینی
  • 61. کاربرد خوشه‌بندی در تشخیص ناهنجاری
  • 62. شناسایی داده‌های پرت
  • 63. کاربرد کاهش ابعاد در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 64. کاربرد کاهش ابعاد در افزایش سرعت آموزش
  • 65. کاربرد کاهش ابعاد در حذف ویژگی‌های زائد
  • 66. بررسی الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت پیشرفته
  • 67. یادگیری عمیق برای خوشه‌بندی
  • 68. شبکه‌های مولد تخاصمی (GAN) برای خوشه‌بندی
  • 69. یادگیری عمیق برای کاهش ابعاد
  • 70. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 71. خودرمزگذارهای متغیر (Variational Autoencoders - VAE)
  • 72. کاربرد VAE در کاهش ابعاد و تولید داده
  • 73. یادگیری عمیق برای کاهش ابعاد داده‌های پیچیده
  • 74. ملاحظات اخلاقی در یادگیری بدون نظارت
  • 75. حریم خصوصی داده‌ها در خوشه‌بندی
  • 76. سوگیری در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 77. تفسیرپذیری نتایج خوشه‌بندی
  • 78. مقایسه رویکردهای مختلف خوشه‌بندی
  • 79. مقایسه رویکردهای مختلف کاهش ابعاد
  • 80. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله
  • 81. ارزیابی جامع مدل‌های خوشه‌بندی و کاهش ابعاد
  • 82. پیاده‌سازی عملی پروژه‌های یادگیری بدون نظارت
  • 83. مطالعه موردی: خوشه‌بندی داده‌های فروش
  • 84. مطالعه موردی: کاهش ابعاد تصاویر پزشکی
  • 85. مطالعه موردی: تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 86. مطالعه موردی: خوشه‌بندی مقالات علمی
  • 87. آینده یادگیری بدون نظارت
  • 88. چالش‌های پیش رو در یادگیری بدون نظارت
  • 89. روندهای تحقیقاتی جدید
  • 90. نکات کلیدی برای موفقیت در یادگیری بدون نظارت
  • 91. تکنیک‌های پیشرفته خوشه‌بندی
  • 92. تکنیک‌های پیشرفته کاهش ابعاد
  • 93. کاربرد یادگیری بدون نظارت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 94. خوشه‌بندی کاربران و آیتم‌ها
  • 95. کاهش ابعاد برای فاکتورگیری ماتریس
  • 96. کاربرد یادگیری بدون نظارت در داده‌های سری زمانی
  • 97. خوشه‌بندی الگوهای زمانی
  • 98. کاهش ابعاد سری‌های زمانی
  • 99. کاربرد یادگیری بدون نظارت در گراف‌ها
  • 100. خوشه‌بندی گره‌ها در گراف

📚 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.