سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پردازش و آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین

کتاب پردازش و آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین

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 پردازش و آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پردازش و آماده‌سازی داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت پاکسازی و آماده‌سازی داده‌ها
  • 3. انواع داده‌ها در یادگیری ماشین
  • 4. ساختار داده‌ها: عددی، دسته‌ای، متنی
  • 5. درک و بررسی اولیه داده‌ها (EDA)
  • 6. تجسم داده‌ها و کشف الگوها
  • 7. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
  • 8. استراتژی‌های مختلف برای پر کردن مقادیر گمشده
  • 9. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
  • 10. روش‌های تشخیص داده‌های پرت
  • 11. پردازش داده‌های پرت: حذف یا تبدیل
  • 12. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 13. تفاوت و کاربردهای استانداردسازی و نرمال‌سازی
  • 14. تکنیک‌های تبدیل داده‌ها
  • 15. تبدیل داده‌های دسته‌ای به عددی: One-Hot Encoding
  • 16. تبدیل داده‌های دسته‌ای به عددی: Label Encoding
  • 17. تبدیل داده‌های دسته‌ای به عددی: Target Encoding
  • 18. پردازش داده‌های متنی: پاکسازی متن
  • 19. پردازش داده‌های متنی: حذف کلمات توقف (Stopwords)
  • 20. پردازش داده‌های متنی: ریشه‌یابی کلمات (Stemming)
  • 21. پردازش داده‌های متنی: لماتیزاسیون (Lemmatization)
  • 22. تبدیل متن به بردار: Bag-of-Words (BoW)
  • 23. تبدیل متن به بردار: TF-IDF
  • 24. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 25. تکنیک‌های افزایش داده (Oversampling)
  • 26. تکنیک‌های کاهش داده (Undersampling)
  • 27. استفاده از الگوریتم‌های SMOTE
  • 28. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 29. ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود
  • 30. ترکیب ویژگی‌ها
  • 31. تقسیم داده‌ها: مجموعه آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 32. اهمیت تقسیم صحیح داده‌ها
  • 33. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 34. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (K-Fold)
  • 35. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 36. روش‌های فیلتر (Filter Methods)
  • 37. روش‌های پوشش (Wrapper Methods)
  • 38. روش‌های تعبیه‌شده (Embedded Methods)
  • 39. اهمیت کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 40. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 41. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 42. تکنیک t-SNE برای تجسم داده‌های با ابعاد بالا
  • 43. آماده‌سازی داده برای شبکه‌های عصبی
  • 44. آماده‌سازی داده برای مدل‌های درختی
  • 45. آماده‌سازی داده برای مدل‌های خطی
  • 46. مدیریت داده‌های سری زمانی
  • 47. پیش‌پردازش داده‌های سری زمانی
  • 48. ویژگی‌های مرتبط با زمان در سری‌های زمانی
  • 49. پردازش داده‌های مکانی-زمانی
  • 50. استانداردهای داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 51. مستندسازی فرآیند آماده‌سازی داده
  • 52. ابزارها و کتابخانه‌های پردازش داده در پایتون
  • 53. کتابخانه Pandas برای دستکاری داده
  • 54. کتابخانه NumPy برای عملیات عددی
  • 55. کتابخانه Scikit-learn برای آماده‌سازی داده
  • 56. کتابخانه Matplotlib و Seaborn برای تجسم
  • 57. ملاحظات اخلاقی در آماده‌سازی داده
  • 58. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 59. مبارزه با سوگیری در داده‌ها
  • 60. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
  • 61. ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 62. روش‌های خودکار برای پاکسازی داده
  • 63. یادگیری فعال (Active Learning) و آماده‌سازی داده
  • 64. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و آماده‌سازی داده
  • 65. آماده‌سازی داده برای داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 66. مقدمه‌ای بر چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده
  • 67. Apache Spark و آماده‌سازی داده
  • 68. Apache Hadoop و آماده‌سازی داده
  • 69. پردازش داده‌های متنی پیشرفته
  • 70. مدل‌های زبانی و آماده‌سازی داده
  • 71. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
  • 72. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 73. آماده‌سازی داده برای یادگیری تقویتی
  • 74. ملاحظات خاص در آماده‌سازی داده برای یادگیری تقویتی
  • 75. پیاده‌سازی عملی آماده‌سازی داده برای یک مسئله نمونه
  • 76. کار با مجموعه داده‌های واقعی
  • 77. چالش‌های رایج در آماده‌سازی داده
  • 78. راهکارهای مقابله با چالش‌های آماده‌سازی داده
  • 79. آینده پردازش و آماده‌سازی داده
  • 80. روندهای نوین در آماده‌سازی داده
  • 81. نکات کلیدی برای موفقیت در آماده‌سازی داده
  • 82. تمرین عملی: پاکسازی و آماده‌سازی یک مجموعه داده
  • 83. تمرین عملی: مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
  • 84. تمرین عملی: ارزیابی و بهبود فرآیند آماده‌سازی
  • 85. بررسی موردی: آماده‌سازی داده در حوزه سلامت
  • 86. بررسی موردی: آماده‌سازی داده در حوزه مالی
  • 87. بررسی موردی: آماده‌سازی داده در حوزه بازاریابی
  • 88. بررسی موردی: آماده‌سازی داده در حوزه صنعتی
  • 89. استانداردهای کدنویسی در پردازش داده
  • 90. مدیریت نسخه در فرآیندهای آماده‌سازی داده
  • 91. تست خودکار برای پردازش داده
  • 92. مقدمه‌ای بر یادگیری پایدار (Responsible AI) و داده
  • 93. بررسی سوگیری‌های نژادی و جنسیتی در داده‌ها
  • 94. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 95. تأثیر آماده‌سازی داده بر تفسیرپذیری مدل
  • 96. مقدمه‌ای بر حسابان داده (Data Calculus)
  • 97. اصول حسابان داده در آماده‌سازی
  • 98. کاربرد حسابان داده در بهینه‌سازی مدل
  • 99. ملاحظات امنیتی در آماده‌سازی و ذخیره‌سازی داده
  • 100. رمزنگاری داده‌ها در حالت سکون و انتقال

📚 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.