کتاب تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی در یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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 ابعاد غیرخطی در یادگیری ماشین

موضوع کلی: علم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: کاهش ابعاد و استخراج ویژگی

🎓 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 علم داده و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین نظارت شده
  • 3. مبانی یادگیری ماشین بدون نظارت
  • 4. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
  • 5. اهمیت کاهش ابعاد در علم داده
  • 6. چالش‌های کاهش ابعاد
  • 7. انواع روش‌های کاهش ابعاد
  • 8. کاهش ابعاد خطی: تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
  • 9. کاربرد PCA در فشرده‌سازی داده
  • 10. کاربرد PCA در حذف نویز
  • 11. محدودیت‌های PCA
  • 12. کاهش ابعاد غیرخطی: نیاز به روش‌های جدید
  • 13. مقدمه‌ای بر یادگیری منیفولد
  • 14. منیفولدها در فضای داده
  • 15. مفاهیم هندسه دیفرانسیل در یادگیری منیفولد
  • 16. تکنیک‌های مبتنی بر نزدیکی در کاهش ابعاد غیرخطی
  • 17. نگاشت سر-و-چسب (Isomap)
  • 18. نحوه کار Isomap
  • 19. مزایای Isomap
  • 20. معایب Isomap
  • 21. نگاشت چندبعدی مقیاس‌پذیر (LLE)
  • 22. نحوه کار LLE
  • 23. مزایای LLE
  • 24. معایب LLE
  • 25. نگاشت محلی خطی (Laplacian Eigenmaps)
  • 26. نحوه کار Laplacian Eigenmaps
  • 27. مزایای Laplacian Eigenmaps
  • 28. معایب Laplacian Eigenmaps
  • 29. نگاشت توزیع محلی (Locally Linear Embedding)
  • 30. نحوه کار LLE (تکمیل)
  • 31. مقایسه LLE و Isomap
  • 32. خوشه‌بندی بر اساس کاهش ابعاد
  • 33. تجسم داده‌ها با استفاده از کاهش ابعاد
  • 34. روش‌های کاهش ابعاد مبتنی بر گراف
  • 35. تکمیل گراف در روش‌های مبتنی بر گراف
  • 36. مقایسه روش‌های مبتنی بر گراف
  • 37. مقدمه‌ای بر استخراج ویژگی
  • 38. تفاوت کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
  • 39. تکنیک‌های استخراج ویژگی خطی
  • 40. استخراج ویژگی مبتنی بر تفکیک (LDA)
  • 41. نحوه کار LDA
  • 42. کاربرد LDA در طبقه‌بندی
  • 43. محدودیت‌های LDA
  • 44. استخراج ویژگی غیرخطی
  • 45. استخراج ویژگی مبتنی بر شبکه عصبی
  • 46. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
  • 47. نحوه کار Autoencoders
  • 48. انواع Autoencoders: Autoencoders استاندارد
  • 49. Autoencoders و فشرده‌سازی داده
  • 50. Autoencoders و حذف نویز
  • 51. Autoencoders و استخراج ویژگی
  • 52. Autoencoders در یادگیری عمیق
  • 53. کاربرد Autoencoders در تشخیص ناهنجاری
  • 54. Autoencoders و کاهش ابعاد
  • 55. Autoencoders و بازسازی داده
  • 56. Autoencoders و یادگیری بازنمایی
  • 57. Autoencoders و شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 58. مقدمه‌ای بر GANs
  • 59. کاربرد GANs در تولید داده
  • 60. GANs و کاهش ابعاد
  • 61. GANs و استخراج ویژگی
  • 62. استخراج ویژگی مبتنی بر درخت تصمیم
  • 63. جنگل‌های تصادفی (Random Forests)
  • 64. کاربرد Random Forests در استخراج ویژگی
  • 65. درختان گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting Trees)
  • 66. کاربرد Gradient Boosting Trees در استخراج ویژگی
  • 67. استخراج ویژگی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 68. کاربرد SVM در استخراج ویژگی
  • 69. استخراج ویژگی مبتنی بر مدل‌های گرافیکی
  • 70. شبکه‌های بیزی (Bayesian Networks)
  • 71. کاربرد Bayesian Networks در استخراج ویژگی
  • 72. مدل‌های مارکوف پنهان (HMMs)
  • 73. کاربرد HMMs در استخراج ویژگی
  • 74. کاهش ابعاد و استخراج ویژگی در پردازش تصویر
  • 75. استخراج ویژگی در تشخیص چهره
  • 76. کاهش ابعاد در پردازش سیگنال
  • 77. استخراج ویژگی در پردازش زبان طبیعی
  • 78. کاربرد کاهش ابعاد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 79. کاهش ابعاد در یادگیری تقویتی
  • 80. ارزیابی روش‌های کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
  • 81. معیارهای ارزیابی کاهش ابعاد
  • 82. معیارهای ارزیابی استخراج ویژگی
  • 83. پیاده‌سازی روش‌های کاهش ابعاد با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
  • 84. پیاده‌سازی PCA در پایتون
  • 85. پیاده‌سازی Isomap در پایتون
  • 86. پیاده‌سازی LLE در پایتون
  • 87. پیاده‌سازی Laplacian Eigenmaps در پایتون
  • 88. پیاده‌سازی Autoencoders در پایتون
  • 89. کاربرد عملی کاهش ابعاد در تحلیل داده‌های بزرگ
  • 90. کاربرد عملی استخراج ویژگی در سیستم‌های هوشمند
  • 91. مسائل اخلاقی و حریم خصوصی در کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
  • 92. آینده پژوهش در کاهش ابعاد و استخراج ویژگی
  • 93. چالش‌های محاسباتی در کاهش ابعاد غیرخطی
  • 94. مقایسه جامع روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی
  • 95. مقایسه جامع روش‌های استخراج ویژگی
  • 96. کاهش ابعاد و استخراج ویژگی برای داده‌های ترکیبی
  • 97. کاهش ابعاد و استخراج ویژگی برای داده‌های متوالی
  • 98. کاهش ابعاد و استخراج ویژگی برای داده‌های گراف
  • 99. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در یادگیری منیفولد
  • 100. مروری بر پیشرفت‌های اخیر در شبکه‌های عصبی خودرمزگذار

📚 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.