آموزش خوشه بندی تفکیکی با نرم افزار آر R فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند. دوره ها فقط از سمت ربات تلگرامی رایگان کده قابل دانلود هستند.
آموزش خوشه بندی تفکیکی با نرم افزار آر R فرادرس
محتوای این دوره، شامل ویدئوها، فایلهای پیوست، پروژهها و یادداشتها، با هدف یادگیری سریعتر و مؤثرتر طراحی شدهاند. تمامی دوره های رایگان کده بهصورت رایگان و همچنین از طریق خرید اشتراکی در دسترس بوده و سعی شده همواره تمامی دوره ها بدون قفل و دارای آخرین آپدیت باشند.
این دوره تا آخرین پارت منتشر شده از سوی سازنده قرار گرفته است!
این دوره بدون هیچ لایسنس و قفل نرمافزاری با فرمت MP4 قرار گرفته است!
آموزش خوشه بندی تفکیکی با نرم افزار آر R فرادرس
آموزش خوشه بندی تفکیکی با نرم افزار آر R فرادرس یک دوره تخصصی برای یادگیری تکنیکهای خوشهبندی دادهها با استفاده از روشهای تفکیکی است. در این دوره، مفاهیم پایهای خوشهبندی بررسی شده و روشهایی مانند K-Means، K-Medoids و سایر الگوریتمهای تفکیکی معرفی میشوند. همچنین نحوه پیادهسازی این الگوریتمها در نرمافزار R به همراه مثالهای عملی مورد بحث قرار میگیرد.
شرکتکنندگان در این دوره با نحوه آمادهسازی دادهها، انتخاب تعداد بهینه خوشهها و ارزیابی عملکرد مدلهای خوشهبندی آشنا میشوند. همچنین ابزارها و کتابخانههای پرکاربرد R در زمینه دادهکاوی و یادگیری ماشین بررسی شده و نحوه تحلیل و تفسیر خروجیهای حاصل از خوشهبندی آموزش داده میشود.
این دوره برای دانشجویان و متخصصان حوزه دادهکاوی، آمار، یادگیری ماشین و تحلیل داده مناسب است. پس از گذراندن این دوره، شرکتکنندگان میتوانند روشهای خوشهبندی را در پروژههای واقعی به کار گرفته و از نرمافزار R برای تحلیل و تفسیر دادههای پیچیده استفاده کنند.
- درس یکم: مبانی خوشه بندی
- انواع داده ها و شیوه اندازه گیری فاصله برای داده های کمی و کیفی
- آشنایی با مفهوم خوشه بندی و معرفی روش های آن
- معرفی خوشه بندی k-means و خصوصیات آن
- تحلیل کارایی خوشه بندی k-means
- درس دوم: خوشه بندی تفکیکی در R
- آشنایی با محیط R و RStudio
- استفاده از بسته های STAT ,Cluster و همچنین Factoextra برای خوشه بندی و نمایش خوشه ها
- خوشه بندی k-means
- تعیین تعداد خوشه های مناسب برای داده ها به روش ساده
- خوشه بندی PAM) Partitioning around Medoids)
- تعیین تعداد خوشه های مناسب برای داده ها
- نمایش تصویری خوشه بندی تفکیکی
- درس سوم: خوشه بندی کلان داده ها
- معرفی الگوریتم CLARA
- اجرای خوشه بندی تفکیکی به کمک الگوریتم CLARA
- تعیین تعداد خوشه های مناسب برای داده ها
- نمایش تصویری خوشه بندی تفکیکی
- این دوره مناسب چه کسانی است؟
- دانشجویان و پژوهشگران حوزه دادهکاوی و یادگیری ماشین
- متخصصان تحلیل داده و هوش مصنوعی
- افرادی که با نرمافزار R کار میکنند و قصد یادگیری خوشهبندی را دارند
- این دوره مناسب چه کسانی نیست؟
- افرادی که به تحلیل داده و مدلسازی آماری علاقهای ندارند
- کسانی که بدون آشنایی با مفاهیم اولیه یادگیری ماشین قصد ورود به این حوزه را دارند
- افرادی که به دنبال یادگیری بدون پیادهسازی عملی هستند
بله، آشنایی مقدماتی با R و مفاهیم پایهای دادهکاوی توصیه میشود.
بله، تمامی مباحث با مثالهای کاربردی و کدنویسی در R همراه هستند.
بله، این دوره مهارتهای لازم برای پیادهسازی خوشهبندی تفکیکی را ارائه میدهد.
