کتاب تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)
, ,

کتاب تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)

تومان249,950

انتخاب پلن

شناسه محصول: SuperCourse-0000052935 دسته: , , برچسب: , , , , , , ,

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تکنیک‌های کاهش بعد (Dimensionality Reduction)”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا