توضیحات

آموزش جبر خطی و انتخاب ویژگی شاخص در پایتون برای علم داده از ابتدا

نام دوره : Linear Algebra and Feature Selection in Python

پیش نیاز:

• مناسب برای مبتدیان. آشنایی با اصول و ریاضیات پایتون مزیت محسوب می شود.

توضیحات:

آیا می خواهید جبر خطی را یاد بگیرید؟

شما به جای مناسب آمده اید!

قبل از هر چیز می خواهیم به شما تبریک بگوییم زیرا به اهمیت کسب این مهارت پی برده اید.

چه بخواهید حرفه ای در علم داده، یادگیری ماشین، تجزیه و تحلیل داده، مهندسی نرم افزار یا آمار دنبال کنید، باید بدانید که چگونه جبر خطی را به کار ببرید.

این دوره به شما این امکان را می‌دهد که حرفه‌ای شوید تا ریاضیاتی را که الگوریتم‌ها بر اساس آن ساخته می‌شوند، درک کنید، نه فردی که کورکورانه آنها را بدون اینکه بداند در پشت صحنه چه اتفاقی می‌افتد، استفاده می‌کند.

اما بیایید به سوال مهمی که احتمالاً در این مرحله دارید پاسخ دهیم:

“از این دوره چه انتظاری می توانم داشته باشم و چگونه به پیشرفت حرفه ای من کمک می کند؟”

به طور خلاصه، ما مبانی نظری و عملی دو بخش اساسی علم داده و تجزیه و تحلیل آماری – جبر خطی و کاهش ابعاد را در اختیار شما قرار خواهیم داد.

جبر خطی اغلب در دوره های علوم داده نادیده گرفته می شود، علیرغم اینکه از اهمیت بالایی برخوردار است.

بیشتر مربیان تمایل دارند به جای شروع با اصول، بر روی کاربرد عملی چارچوب های خاص تمرکز کنند، که باعث می شود شما با شکاف های دانش و عدم درک کامل روبرو شوید.

در این دوره، ما به شما فرصتی می دهیم تا پایه ای قوی بسازید که به شما امکان می دهد موضوعات پیچیده ML و AI را درک کنید.

این دوره با معرفی مفاهیم پایه جبر مانند بردارها، ماتریس ها، ماتریس های هویت، گستره خطی بردارها و غیره شروع می شود.

ما از آنها برای حل معادلات خطی عملی، تعیین استقلال خطی یک مجموعه تصادفی از بردارها، و محاسبه بردارهای ویژه و مقادیر ویژه استفاده خواهیم کرد، و همگی شما را برای بخش دوم سفر یادگیری خود آماده می کنیم – کاهش ابعاد.

مفهوم کاهش ابعاد در علم داده، تحلیل آماری و یادگیری ماشین بسیار مهم است.

این تعجب آور نیست، زیرا توانایی تعیین ویژگی های مهم در یک مجموعه داده ضروری است – به ویژه در عصر مبتنی بر داده امروزی که فرد باید بتواند با مجموعه داده های بسیار بزرگ کار کند.

تصور کنید که صدها یا حتی هزاران ویژگی در داده های خود دارید.

کار با چنین اطلاعات پیچیده ای می تواند منجر به مشکلات مختلفی شود – زمان تمرین کند، امکان چند خطی بودن، نفرین ابعاد یا حتی تطبیق بیش از حد داده های آموزشی.

کاهش ابعاد می‌تواند به شما کمک کند تا با انتخاب بخش‌هایی از داده‌ها که در واقع حاوی اطلاعات مهم هستند و نادیده گرفتن موارد کم‌تأثیر، از همه این مسائل جلوگیری کنید.

در دوره آموزش جبر خطی و انتخاب ویژگی شاخص در پایتون برای علم داده از ابتدا ، ما دو تکنیک اصلی برای کاهش ابعاد را مورد بحث قرار خواهیم داد :

تجزیه و تحلیل اجزای اصلی (PCA) و تجزیه و تحلیل متمایز خطی (LDA).

این روش‌ها داده‌هایی را که با آنها کار می‌کنید تغییر می‌دهند و ویژگی‌های جدیدی ایجاد می‌کنند که بیشتر واریانس مربوط به یک مجموعه داده معین را حمل می‌کنند.

ابتدا، تئوری پشت PCA و LDA را یاد خواهید گرفت. سپس با مرور دو مثال کامل در پایتون، نحوه تبدیل داده ها را در عمل مشاهده خواهید کرد.

برای این منظور، یک برنامه گام به گام PCA و یکی از LDA را دریافت خواهید کرد. در نهایت به مقایسه دو الگوریتم از نظر سرعت و دقت می پردازیم.

ما تلاش زیادی کرده‌ایم تا این دوره آموزشی پایه‌ای عالی برای هر کسی باشد که می‌خواهد یک تحلیلگر داده، دانشمند داده یا مهندس یادگیری ماشین شود.

دوره آموزش جبر خطی و انتخاب ویژگی شاخص در پایتون برای علم داده از ابتدا برای چه کسانی است:

• ایده آل برای دانش آموزان مبتدی علوم داده و یادگیری ماشین
• تحلیلگران مشتاق داده
• دانشمندان مشتاق داده
• مهندسین مشتاق یادگیری ماشین
• افرادی که می خواهند حرفه خود را ارتقا دهند و به شرکت خود ارزش بیافزایند
• هر کسی که می خواهد حرفه ای در علم داده یا یادگیری ماشین شروع کند

بخشی از دوره: