سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)

کتاب تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)

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 تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر کاهش بعد
  • 2. اهمیت کاهش بعد در علم داده
  • 3. انواع روش‌های کاهش بعد
  • 4. کاهش بعد خطی در مقابل غیرخطی
  • 5. مفهوم واریانس و اهمیت آن
  • 6. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA): اصول اولیه
  • 7. مراحل اجرای PCA
  • 8. محاسبه ماتریس کوواریانس
  • 9. محاسبه مقادیر ویژه و بردارهای ویژه
  • 10. انتخاب مؤلفه‌های اصلی
  • 11. تفسیر مؤلفه‌های اصلی
  • 12. کاربردهای PCA در تصویربرداری
  • 13. کاربردهای PCA در پردازش سیگنال
  • 14. کاربرد PCA در کاهش نویز
  • 15. PCA در یادگیری ماشین
  • 16. پیاده‌سازی PCA با NumPy
  • 17. پیاده‌سازی PCA با Scikit-learn
  • 18. تنظیم تعداد مؤلفه‌های اصلی
  • 19. مقایسه PCA با روش‌های دیگر
  • 20. محدودیت‌های PCA
  • 21. تحلیل مؤلفه‌های مستقل (ICA): اصول اولیه
  • 22. تفاوت PCA و ICA
  • 23. کاربردهای ICA در جداسازی سیگنال
  • 24. کاربردهای ICA در پردازش تصاویر پزشکی
  • 25. پیاده‌سازی ICA با Scikit-learn
  • 26. کاهش بعد مبتنی بر نگاشت خطی (Linear Projection)
  • 27. کاهش بعد مبتنی بر نگاشت غیرخطی (Non-linear Projection)
  • 28. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots) برای تجسم داده‌ها
  • 29. ایجاد نمودار پراکندگی با Matplotlib
  • 30. تحلیل خوشه‌ای (Clustering) و ارتباط آن با کاهش بعد
  • 31. کاهش بعد برای بهبود عملکرد الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 32. کاهش بعد در الگوریتم K-Means
  • 33. کاهش بعد در الگوریتم DBSCAN
  • 34. کاهش بعد برای تجسم داده‌های با ابعاد بالا
  • 35. نمودارهای t-SNE
  • 36. مراحل اجرای t-SNE
  • 37. تنظیم پارامترهای t-SNE
  • 38. مقایسه t-SNE و PCA
  • 39. کاربردهای t-SNE در داده‌های زیستی
  • 40. کاربرد t-SNE در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 41. کاربردهای t-SNE در پردازش زبان طبیعی
  • 42. محدودیت‌های t-SNE
  • 43. نمودارهای UMAP
  • 44. مراحل اجرای UMAP
  • 45. تفاوت UMAP و t-SNE
  • 46. کاربردهای UMAP در داده‌های با ابعاد بالا
  • 47. کاهش بعد مبتنی بر نگاشت تصادفی (Random Projection)
  • 48. مزایای نگاشت تصادفی
  • 49. کاربردهای نگاشت تصادفی
  • 50. کاهش بعد مبتنی بر فاکتورگیری ماتریس (Matrix Factorization)
  • 51. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 52. کاربردهای SVD در کاهش بعد
  • 53. مقایسه SVD با PCA
  • 54. کاهش بعد با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 55. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 56. معماری خودرمزگذارها
  • 57. آموزش خودرمزگذارها
  • 58. کاربرد خودرمزگذارها در کاهش بعد
  • 59. رمزگذار-رمزگشا (Encoder-Decoder)
  • 60. خودرمزگذارهای متغیر (Variational Autoencoders - VAEs)
  • 61. کاربرد VAEs در تولید داده
  • 62. خودرمزگذارهای فشرده (Sparse Autoencoders)
  • 63. خودرمزگذارهای عمیق (Deep Autoencoders)
  • 64. کاهش بعد برای داده‌های متنی
  • 65. کاهش بعد در مدل‌های Bag-of-Words
  • 66. کاهش بعد در مدل‌های TF-IDF
  • 67. کاهش بعد در مدل‌های Word Embeddings
  • 68. کاهش بعد برای داده‌های تصویری
  • 69. کاربرد PCA در فشرده‌سازی تصاویر
  • 70. کاربرد ICA در حذف نویز تصاویر
  • 71. کاربرد خودرمزگذارها در تولید تصاویر
  • 72. کاهش بعد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. کاربرد SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 74. کاربرد فاکتورگیری ماتریس در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 75. کاهش بعد در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 76. اثر کاهش بعد بر تشخیص ناهنجاری
  • 77. ارزیابی روش‌های کاهش بعد
  • 78. معیارهای ارزیابی کیفیت کاهش بعد
  • 79. شاخص‌های حفظ واریانس
  • 80. شاخص‌های حفظ ساختار داده
  • 81. انتخاب بهترین روش کاهش بعد
  • 82. مطالعه موردی: کاهش بعد در مجموعه داده Iris
  • 83. مطالعه موردی: کاهش بعد در مجموعه داده MNIST
  • 84. مطالعه موردی: کاهش بعد در داده‌های مالی
  • 85. مطالعه موردی: کاهش بعد در داده‌های پزشکی
  • 86. نکات پیشرفته در کاهش بعد
  • 87. ترکیب روش‌های کاهش بعد
  • 88. کاهش بعد در داده‌های پویا (Dynamic Data)
  • 89. کاهش بعد برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 90. چالش‌های عملی در پیاده‌سازی کاهش بعد
  • 91. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در کاهش بعد
  • 92. آینده پژوهش در زمینه کاهش بعد

📚 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.