اکسپرس 24
کتاب جامع یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) با پایتون؛ تحلیل الگوها و خوشه‌بندی داده‌ها

کتاب جامع یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) با پایتون؛ تحلیل الگوها و خوشه‌بندی داده‌ها

تگ‌ها: Python Data Science Unsupervised Learning الگوریتم‌های یادگیری ماشین تحلیل داده‌ها خوشه‌بندی داده‌ها علم داده کاهش ابعاد هوش مصنوعی یادگیری بدون نظارت یادگیری ماشین با پایتون

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 جامع یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) با پایتون؛ تحلیل الگوها و خوشه‌بندی داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری بدون نظارت و تفاوت آن با یادگیری نظارت‌شده
  • 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
  • 3. پیش‌پردازش داده‌ها و نرمال‌سازی ویژگی‌ها
  • 4. کار با کتابخانه کتابخانه نام‌پای (NumPy) برای محاسبات عددی
  • 5. کار با کتابخانه پانداز (Pandas) برای مدیریت داده‌های ساختاریافته
  • 6. تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه مت‌پلات‌لیب (Matplotlib)
  • 7. مفهوم فاصله و تشابه در فضای ویژگی‌ها
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین (K-Means)
  • 9. انتخاب بهینه تعداد خوشه‌ها با روش آرنج (Elbow Method)
  • 10. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی با امتیاز سیلوئت (Silhouette Score)
  • 11. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering)
  • 12. تحلیل دندروگرام برای تعیین ساختار داده‌ها
  • 13. الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
  • 14. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای کاهش ابعاد داده
  • 15. تفسیر واریانس در تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 16. کاربرد کاهش ابعاد در فشرده‌سازی داده‌ها
  • 17. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) و کاربردهای آن
  • 18. مدل‌سازی ترکیبی گاوسی (Gaussian Mixture Models)
  • 19. الگوریتم انتظار-بیشینه‌سازی (Expectation-Maximization)
  • 20. خوشه‌بندی طیفی (Spectral Clustering)
  • 21. تحلیل داده‌های پرت و تشخیص ناهنجاری‌ها
  • 22. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای بخش‌بندی مشتریان
  • 23. کاهش ابعاد غیرخطی با استفاده از t-SNE
  • 24. تکنیک‌های پیشرفته کاهش ابعاد با UMAP
  • 25. استخراج ویژگی‌ها از داده‌های متنی با استفاده از TF-IDF
  • 26. خوشه‌بندی اسناد متنی و تحلیل موضوعی
  • 27. معرفی کتابخانه سایکیت-لرن (Scikit-Learn) برای یادگیری بدون نظارت
  • 28. ارزیابی مدل‌های یادگیری بدون نظارت در محیط‌های واقعی
  • 29. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های خوشه‌بندی
  • 30. خط لوله (Pipeline) در یادگیری بدون نظارت
  • 31. مدیریت داده‌های مفقود در فرآیند خوشه‌بندی
  • 32. تحلیل داده‌های چندبعدی با روش‌های کاهش ابعاد
  • 33. کاربرد یادگیری بدون نظارت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. پیاده‌سازی یک پروژه جامع تحلیل داده‌های تجاری
  • 35. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 36. روش‌های بهبود دقت مدل در داده‌های نامتوازن
  • 37. یکپارچه‌سازی نتایج خوشه‌بندی با مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 38. کاربرد یادگیری بدون نظارت در تحلیل داده‌های مالی
  • 39. استفاده از کتابخانه سای‌پای (SciPy) برای تحلیل‌های آماری
  • 40. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در یادگیری بدون نظارت
  • 41. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل داده‌ها
  • 42. آشنایی با الگوریتم‌های خوشه‌بندی مبتنی بر گراف
  • 43. مقایسه روش‌های مختلف خوشه‌بندی از نظر پیچیدگی زمانی
  • 44. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل تصاویر دیجیتال
  • 45. روش‌های پیشرفته پیش‌پردازش داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 46. استفاده از کتابخانه Seaborn برای نمایش الگوهای خوشه‌بندی
  • 47. مطالعه موردی: خوشه‌بندی داده‌های بازار سرمایه
  • 48. پیاده‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 49. آینده هوش مصنوعی در تحلیل الگوهای پیچیده داده‌ای

📚 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.