سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب کاهش ابعاد برای داده‌های ماتریسی و تانسوری

کتاب کاهش ابعاد برای داده‌های ماتریسی و تانسوری

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 کاهش ابعاد برای داده‌های ماتریسی و تانسوری

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و داده‌کاوی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر داده‌کاوی و علوم کامپیوتر
  • 2. مبانی ماتریس‌ها در علوم کامپیوتر
  • 3. مبانی تانسورها در علوم کامپیوتر
  • 4. مفاهیم اساسی کاهش ابعاد
  • 5. اهمیت کاهش ابعاد در تحلیل داده
  • 6. کاربرد کاهش ابعاد در یادگیری ماشین
  • 7. مقدمه‌ای بر الگوریتم‌های کاهش ابعاد
  • 8. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 9. مبانی ریاضی PCA
  • 10. پیاده‌سازی PCA با پایتون
  • 11. کاربردهای PCA در تصویربرداری
  • 12. محدودیت‌های PCA
  • 13. کاهش ابعاد غیرخطی
  • 14. منیفلد لرنینگ (Manifold Learning)
  • 15. t-SNE برای بصری‌سازی داده
  • 16. t-SNE و کاربردهای آن
  • 17. LLE (Locally Linear Embedding)
  • 18. مبانی LLE
  • 19. کاربردهای LLE
  • 20. ICA (Independent Component Analysis)
  • 21. مبانی ICA
  • 22. کاربردهای ICA
  • 23. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
  • 24. مبانی SVD
  • 25. ارتباط SVD با PCA
  • 26. کاربردهای SVD در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 27. تجزیه ماتریس نامنفی (NMF)
  • 28. مبانی NMF
  • 29. کاربردهای NMF در خوشه‌بندی
  • 30. کاهش ابعاد برای داده‌های تانسوری
  • 31. مقدمه‌ای بر ساختار تانسور
  • 32. تجزیه تانسور
  • 33. تجزیه تانسور CANDECOMP/PARAFAC (CP)
  • 34. مبانی تجزیه CP
  • 35. کاربردهای تجزیه CP
  • 36. تجزیه تانسور Tucker
  • 37. مبانی تجزیه Tucker
  • 38. کاربردهای تجزیه Tucker
  • 39. مقایسه تجزیه CP و Tucker
  • 40. کاهش ابعاد در شبکه‌های عصبی
  • 41. خودرمزگذارها (Autoencoders)
  • 42. مبانی خودرمزگذارها
  • 43. خودرمزگذارهای عمیق
  • 44. کاربردهای خودرمزگذارها در کاهش ابعاد
  • 45. خودرمزگذارهای متغیر (Variational Autoencoders)
  • 46. مبانی VAE
  • 47. کاربردهای VAE
  • 48. یادگیری بازنمایی (Representation Learning)
  • 49. ارتباط کاهش ابعاد با یادگیری بازنمایی
  • 50. کاربرد کاهش ابعاد در پردازش زبان طبیعی
  • 51. کاهش ابعاد در مدل‌های زبانی
  • 52. کاهش ابعاد در تحلیل احساسات
  • 53. کاربرد کاهش ابعاد در بینایی ماشین
  • 54. کاهش ابعاد در تشخیص اشیاء
  • 55. کاهش ابعاد در بازشناسی چهره
  • 56. کاربرد کاهش ابعاد در شبکه‌های اجتماعی
  • 57. کاهش ابعاد در تحلیل گراف
  • 58. کاهش ابعاد در خوشه‌بندی شبکه‌های اجتماعی
  • 59. کاهش ابعاد در داده‌های سری زمانی
  • 60. کاهش ابعاد در پیش‌بینی سری زمانی
  • 61. کاهش ابعاد در تشخیص ناهنجاری در سری زمانی
  • 62. ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد
  • 63. معیارهای ارزیابی کاهش ابعاد
  • 64. مقایسه عملکرد روش‌های مختلف
  • 65. کاربرد کاهش ابعاد در امنیت داده‌ها
  • 66. حفظ حریم خصوصی با کاهش ابعاد
  • 67. کاهش ابعاد و فشرده‌سازی داده
  • 68. کاهش ابعاد و تحلیل داده‌های بزرگ
  • 69. کاربرد کاهش ابعاد در علوم زیستی
  • 70. کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های ژنومیک
  • 71. کاهش ابعاد در پردازش سیگنال‌های پزشکی
  • 72. کاهش ابعاد در اقتصاد و مالی
  • 73. کاهش ابعاد در تحلیل ریسک
  • 74. کاهش ابعاد در بازارهای مالی
  • 75. کاهش ابعاد در علوم اجتماعی
  • 76. کاهش ابعاد در نظرسنجی‌ها
  • 77. کاهش ابعاد در تحلیل رفتار مصرف‌کننده
  • 78. کاهش ابعاد و بصری‌سازی داده‌های پیچیده
  • 79. ابزارهای بصری‌سازی برای داده‌های کاهش‌یافته
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته کاهش ابعاد
  • 81. کاهش ابعاد با حفظ ساختار محلی
  • 82. کاهش ابعاد با حفظ ساختار جهانی
  • 83. روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق برای کاهش ابعاد
  • 84. کاهش ابعاد تعاملی
  • 85. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر پیشرفته
  • 86. کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های فضایی-زمانی
  • 87. کاهش ابعاد در علم داده‌های سلامت
  • 88. کاهش ابعاد در پردازش داده‌های صوتی
  • 89. کاهش ابعاد در گراف‌های ناهمگن
  • 90. روش‌های مدرن در کاهش ابعاد تانسوری
  • 91. کاهش ابعاد در داده‌های چندوجهی
  • 92. کاربرد کاهش ابعاد در هوش مصنوعی مولد
  • 93. کاهش ابعاد و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 94. کاهش ابعاد در یادگیری انتقالی
  • 95. کاهش ابعاد در داده‌های متنی غنی
  • 96. کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های حسگر
  • 97. کاهش ابعاد در داده‌های تعاملی کاربر
  • 98. کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر محتوا
  • 99. کاهش ابعاد در تحلیل شبکه‌های پیچیده
  • 100. کاهش ابعاد در داده‌های حجمی

📚 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.