کتاب جامع تحلیل داده‌های بدون برچسب با رویکرد یادگیری ماشین (Unsupervised Learning) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع تحلیل داده‌های بدون برچسب با رویکرد یادگیری ماشین (Unsupervised Learning)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل الگوهای داده‌محور

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 2. نقش یادگیری بدون نظارت در استخراج دانش از داده‌های خام
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی نویز برای تحلیل‌های آماری
  • 4. شناسایی انواع داده‌ها و مقیاس‌های اندازه‌گیری در یادگیری ماشین
  • 5. مفهوم فاصله و شباهت در فضای ویژگی‌ها
  • 6. تکنیک‌های نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
  • 7. آشنایی با الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین
  • 8. انتخاب تعداد خوشه‌ها و روش‌های ارزیابی کی-میانگین
  • 9. محدودیت‌های خوشه‌بندی سخت و معرفی خوشه‌بندی نرم
  • 10. الگوریتم‌های خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و تحلیل دندروگرام
  • 11. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی و شناسایی نقاط پرت
  • 12. معرفی الگوریتم دی‌بی‌اسکن برای تحلیل خوشه‌های غیرکروی
  • 13. کاهش ابعاد داده‌ها و اهمیت آن در تحلیل الگوها
  • 14. تجزیه و تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش نویز و فشرده‌سازی
  • 15. تفسیر مقادیر ویژه و بردارهای ویژه در کاهش ابعاد
  • 16. کاربرد تحلیل مؤلفه‌های مستقل در جداسازی سیگنال‌ها
  • 17. مفاهیم پایه در مدل‌سازی ترکیبی گوسی
  • 18. تخمین پارامترها با استفاده از الگوریتم انتظارسازی-بیشینه‌سازی
  • 19. تحلیل مؤلفه‌های هسته برای داده‌های غیرخطی
  • 20. روش‌های کاهش ابعاد چندگانه و نگاشت‌های محلی
  • 21. کشف قوانین انجمنی در داده‌های تراکنشی
  • 22. الگوریتم آپریوری و استخراج قواعد پرکاربرد
  • 23. سنجش اعتبار و اطمینان در تحلیل قوانین انجمنی
  • 24. شناسایی ناهنجاری‌ها و داده‌های پرت در مجموعه‌های بزرگ
  • 25. روش‌های مبتنی بر جنگل ایزوله برای تشخیص ناهنجاری
  • 26. کاربرد یادگیری بدون نظارت در سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 27. استفاده از خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان در کسب‌وکار
  • 28. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در کاهش پیچیدگی محاسباتی مدل‌ها
  • 29. بررسی خطاهای رایج در تحلیل داده‌های بدون برچسب
  • 30. ارزیابی کیفیت خوشه‌ها با استفاده از شاخص‌های اعتبارسنجی داخلی
  • 31. مقایسه روش‌های یادگیری بدون نظارت با روش‌های نظارت‌شده
  • 32. تجسم داده‌های چندبعدی برای تحلیل بصری الگوها
  • 33. استفاده از تکنیک تی-اس‌ان‌ای برای نمایش فضای ویژگی‌ها
  • 34. کاربرد تحلیل داده‌های بدون برچسب در پیش‌بینی روندهای اقتصادی
  • 35. اخلاق در تحلیل داده و صیانت از حریم خصوصی در داده‌کاوی
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای محیط‌های عملیاتی
  • 37. مطالعه موردی تحلیل الگوهای رفتاری در سامانه‌های هوشمند
  • 38. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی الگوریتم‌های بدون نظارت
  • 39. ارائه نتایج و گزارش‌دهی داده‌محور در سازمان‌ها
تگ‌ها: Unsupervised Learning الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل داده خوشه‌بندی داده‌ها داده‌کاوی علم داده کاهش ابعاد هوش مصنوعی یادگیری بدون نظارت یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.