در دنیای امروزی، حجم انبوهی از داده‌ها در اختیار ما قرار دارد، اما استفاده بهینه از این داده‌ها نیازمند تکنیک‌هایی است که بتوانند اطلاعات مهم را از نویز و پیچیدگی‌های اضافی جدا کنند. در این دوره، با مفاهیم و ابزارهای کاربردی کاهش ابعاد داده آشنا می‌شوید که به شما کمک می‌کنند داده‌های خود را ساده‌تر کنید، الگوهای مخفی را کشف کنید و پردازش‌ها را سریع‌تر انجام دهید.

از جمله کاربردهای کاهش ابعاد داده می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

- تشخیص تصاویر و پردازش ویدیو: کاهش ابعاد برای بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و شناسایی ویژگی‌های مهم.
- تحلیل داده‌های ژنتیکی و زیست‌پزشکی: استخراج ویژگی‌های کلیدی برای تشخیص بیماری‌ها.
- سیستم‌های توصیه‌دهنده: افزایش دقت پیشنهادات با تجزیه‌وتحلیل داده‌های کاربران.
- بازارهای مالی و تحلیل کسب‌وکار: خلاصه‌سازی داده‌های پیچیده برای تصمیم‌گیری بهتر.
- نمایش داده‌ها: فراهم‌کردن امکان درک بهتر از الگوهای داده با نمایش در ابعاد کمتر.

این دوره، از مبانی تئوری تا پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌هایی مانند PCA و t-SNE را پوشش می‌دهد. شما یاد خواهید گرفت چگونه این الگوریتم‌ها را در پایتون اجرا کنید و داده‌ها را به شکلی کاربردی و هوشمندانه تحلیل کنید. این دوره مناسب علاقه‌مندان به یادگیری ماشین، علم داده و تحلیل‌گران داده در صنایع مختلف است.