Name: کاهش ابعاد در یادگیری ماشین چیست؟ + روشهای مختلف با کدنویسی (فیلم آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-05-07T04:35:39.000000Z
Duration: 20 min 9 s
Description: کاهش ابعاد در یادگیری ماشین چیست؟ + روشهای مختلف با کدنویسی (فیلم آموزش رایگان)

روانشناسی

اتوکد

فن بیان

طراحی سایت

عکاسی

حسابداری

متلب

پایتون

زبان انگلیسی

هوش مصنوعی

خیاطی

فتوشاپ

اکسل

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

کاهش ابعاد در یادگیری ماشین چیست؟ + روش‌های مختلف با کدنویسی (فیلم آموزش رایگان)

چکیده

متدهای انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی

کدنویسی متدهای انتخاب ویژگی

کدنویسی متدهای استخراج ویژگی

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

کاهش ابعاد یکی از مفاهیم مهم و کاربردی در یادگیری ماشین است که به فرایند ساده&zwnj;سازی داده&zwnj;ها با حفظ اطلاعات اصلی اشاره دارد. در بسیاری از مسائل یادگیری ماشین، داده&zwnj;ها دارای ویژگی&zwnj;های بسیار زیاد و متنوعی هستند. این موضوع می&zwnj;تواند منجر به افزایش پیچیدگی مدل، مصرف بالای منابع محاسباتی، کاهش دقت و حتی بروز پدیده&zwnj;ای به نام نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality) شود.

کاهش ابعاد با استفاده از دو رویکرد اصلی انجام می&zwnj;شود: انتخاب ویژگی (Feature Selection) و استخراج ویژگی (Feature Extraction). در روش اول، از میان ویژگی&zwnj;های موجود، مهم&zwnj;ترین آن&zwnj;ها انتخاب می&zwnj;شوند. در روش دوم، ویژگی&zwnj;های جدیدی از ترکیب ویژگی&zwnj;های اولیه تولید می&zwnj;شوند که حاوی اطلاعات کلیدی هستند. استفاده از این تکنیک&zwnj;ها باعث می&zwnj;شود مدل&zwnj;های یادگیری ماشین سریع&zwnj;تر آموزش ببینند، از بیش&zwnj;برازش (Overfitting) جلوگیری شود و دقت آن&zwnj;ها افزایش یابد.

در بسیاری از پروژه&zwnj;های داده&zwnj;کاوی و یادگیری ماشین، پیش&zwnj;پردازش و کاهش ابعاد نقش مهمی در بهینه&zwnj;سازی عملکرد مدل دارد. زمانی که ویژگی&zwnj;های نامرتبط یا تکراری از مجموعه داده حذف شوند، مدل ساده&zwnj;تر، سریع&zwnj;تر و قابل تعمیم&zwnj;تر خواهد بود. در نتیجه، درک صحیح روش&zwnj;های کاهش ابعاد برای طراحی مدل&zwnj;های دقیق&zwnj;تر و کارآمدتر ضروری است.

در این فرادرس چه چیزی یاد می&zwnj;گیریم؟

در این آموزش، ابتدا با مفهوم کاهش ابعاد و اهمیت آن در یادگیری ماشین آشنا می&zwnj;شویم و تفاوت میان روش&zwnj;های انتخاب ویژگی و استخراج ویژگی را بررسی می&zwnj;کنیم. در ادامه، متدهای مختلف کاهش ابعاد را به&zwnj; صورت گام&zwnj;به&zwnj;گام با کدنویسی عملی پیاده&zwnj;سازی می&zwnj;کنیم. ابتدا روش&zwnj;های انتخاب ویژگی را با مثال&zwnj;های واقعی اجرا خواهیم کرد و سپس به سراغ روش&zwnj;های استخراج ویژگی می&zwnj;رویم تا در عمل ببینیم چگونه می&zwnj;توان داده&zwnj;ها را به شکلی فشرده و موثر برای مدل&zwnj;های یادگیری ماشین آماده کرد.

کاهش ابعاد و انواع تکنیک‌های آن

راهنمایی ادامه مسیر

کاهش ابعاد در یادگیری ماشین چیست؟ + روش‌های مختلف با کدنویسی (فیلم آموزش رایگان) | فرادرس