اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کشف مفاهیم و روابط تفسیرپذیر از داده‌های نامنظم: راهنمای کاربردی با یادگیری ماشین و استنتاج آماری پیشرفته

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کشف مفاهیم و روابط تفسیرپذیر از داده‌های نامنظم: راهنمای کاربردی با یادگیری ماشین و استنتاج آماری پیشرفته

موضوع کلی: کشف دانش و الگو از داده‌های نامنظم

موضوع میانی: کشف مفاهیم تفسیرپذیر با یادگیری ماشین و استنتاج آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بخش اول: مبانی و مقدمات
• 2. مقدمه‌ای بر کشف دانش از داده‌های نامنظم
• 3. چرا تفسیرپذیری در یادگیری ماشین اهمیت دارد؟
• 4. داده‌های نامنظم: انواع، چالش‌ها و فرصت‌ها
• 5. مروری بر مفاهیم پایه آمار و احتمال
• 6. یادگیری بانظارت، بی‌نظارت و تقویتی: یک مرور کلی
• 7. فرآیند کشف دانش در پایگاه داده‌ها (KDD)
• 8. آشنایی با محیط پایتون برای علم داده
• 9. کتابخانه‌های ضروری: NumPy, Pandas, Scikit-learn
• 10. مفاهیم پایه جبر خطی برای یادگیری ماشین
• 11. اخلاق در علم داده و کشف دانش
• 12. بخش دوم: پیش‌پردازش و بازنمایی داده‌های متنی
• 13. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 14. پاک‌سازی و آماده‌سازی داده‌های متنی
• 15. توکنیزاسیون (Tokenization): شکستن متن به واحدها
• 16. ریشه‌یابی (Stemming) و لماتیزاسیون (Lemmatization)
• 17. حذف کلمات ایست (Stop Words)
• 18. مدل کیسه کلمات (Bag-of-Words)
• 19. مدل TF-IDF: ارزیابی اهمیت کلمات
• 20. محدودیت‌های مدل‌های مبتنی بر شمارش
• 21. مقدمه‌ای بر بازنمایی‌های توزیع‌شده (Distributed Representations)
• 22. جاسازی کلمات (Word Embeddings) و چرایی استفاده از آن‌ها
• 23. بخش سوم: مدل‌سازی مفاهیم با یادگیری بی‌نظارت
• 24. مقدمه‌ای بر یادگیری بی‌نظارت برای کشف مفهوم
• 25. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) چیست؟
• 26. تحلیل پتانسیل پنهان دیریکله (LDA)
• 27. تفسیر موضوعات تولید شده توسط LDA
• 28. ارزیابی کیفیت مدل‌های موضوعی
• 29. الگوریتم‌های جایگزین برای مدل‌سازی موضوعی (NMF)
• 30. جاسازی‌های متنی پیشرفته: Word2Vec
• 31. جاسازی‌های متنی پیشرفته: GloVe
• 32. مدل‌های زبانی مبتنی بر ترنسفورمر (BERT)
• 33. استخراج مفاهیم از جاسازی‌های متنی با خوشه‌بندی
• 34. بخش چهارم: مبانی استنتاج آماری و آزمون فرض
• 35. آزمون فرض آماری چیست؟ اصول و مفاهیم
• 36. فرضیه صفر (Null Hypothesis) و فرضیه مقابل (Alternative Hypothesis)
• 37. مقدار احتمال (p-value) و نحوه تفسیر آن
• 38. سطح معناداری (Significance Level)
• 39. خطای نوع اول و خطای نوع دوم
• 40. توان آماری یک آزمون (Statistical Power)
• 41. توزیع‌های آماری کلیدی: نرمال، t و کای-دو
• 42. آزمون‌های پارامتریک و ناپارامتریک
• 43. آزمون t-test برای مقایسه میانگین‌ها
• 44. آزمون کای-دو برای داده‌های دسته‌ای
• 45. بخش پنجم: چالش آزمون فرض چندگانه در ابعاد بالا
• 46. مشکل مقایسه‌های چندگانه (The Multiple Comparisons Problem)
• 47. نرخ خطای خانواده‌ای (Family-Wise Error Rate - FWER)
• 48. روش تصحیح بونفرونی (Bonferroni Correction) و محدودیت‌های آن
• 49. مقدمه‌ای بر نرخ کشف غلط (False Discovery Rate - FDR)
• 50. رویه بنجامینی-هاشبرگ (Benjamini-Hochberg) برای کنترل FDR
• 51. تفاوت مفهومی بین FWER و FDR
• 52. کنترل FDR در مقابل کنترل FWER: چه زمانی از کدام استفاده کنیم؟
• 53. ابعاد بالا چیست؟ نفرین ابعاد (Curse of Dimensionality)
• 54. چرا روش‌های کلاسیک در ابعاد بالا شکست می‌خورند؟
• 55. اهمیت کنترل خطا در اکتشافات علمی مدرن
• 56. بخش ششم: پل زدن بین یادگیری ماشین و استنتاج آماری
• 57. چارچوب کلی برای کشف‌های تفسیرپذیر
• 58. تولید فرضیه با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین
• 59. انتخاب ویژگی (Feature Selection) به عنوان ابزاری برای تولید فرضیه
• 60. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 61. رگولاریزاسیون L1 (Lasso) برای انتخاب ویژگی
• 62. رگولاریزاسیون L2 (Ridge) و Elastic Net
• 63. استنتاج آماری پس از انتخاب مدل (Post-selection Inference)
• 64. چالش "نگاه دوگانه به داده‌ها" و راه‌حل‌ها
• 65. روش داده‌شکافی (Data Splitting) برای استنتاج معتبر
• 66. محدودیت‌های روش داده‌شکافی
• 67. بخش هفتم: تکنیک‌های پیشرفته برای کنترل نرخ کشف غلط
• 68. مقدمه‌ای بر روش ناک‌آف (Knockoffs)
• 69. چگونه ناک‌آف‌ها متغیرهای ساختگی تولید می‌کنند؟
• 70. کنترل دقیق FDR با استفاده از فیلتر ناک‌آف
• 71. مزایای ناک‌آف‌ها نسبت به روش‌های دیگر
• 72. ناک‌آف‌های مبتنی بر مدل و مستقل از مدل
• 73. پیاده‌سازی ناک‌آف‌ها در پایتون
• 74. تکنیک‌های نمونه‌گیری مجدد (Resampling): بوت‌استرپ و جک‌نایف
• 75. آزمون‌های جایگشتی (Permutation Tests) برای ارزیابی معناداری
• 76. استفاده از آزمون‌های جایگشتی در ابعاد بالا
• 77. ترکیب یادگیری ماشین و آزمون‌های جایگشتی
• 78. بخش هشتم: کاربردهای عملی و مطالعات موردی
• 79. مطالعه موردی ۱: کشف موضوعات پزشکی معنادار از مقالات علمی
• 80. پیش‌پردازش و مدل‌سازی موضوعی متون پزشکی
• 81. فرموله‌بندی فرضیه‌ها: ارتباط موضوعات با نتایج بالینی
• 82. اعمال کنترل FDR برای یافتن ارتباطات معتبر
• 83. تفسیر و اعتبارسنجی اکتشافات پزشکی
• 84. مطالعه موردی ۲: تحلیل نظرات کاربران برای کشف ویژگی‌های محصول
• 85. استخراج جنبه (Aspect Extraction) از نقدها
• 86. آزمون ارتباط بین ویژگی‌های محصول و امتیاز کاربران
• 87. مصورسازی نتایج برای تصمیم‌گیری کسب‌وکار
• 88. مطالعه موردی ۳: تحلیل داده‌های ژنومیک برای یافتن ژن‌های مرتبط با بیماری
• 89. چالش‌های داده‌های با ابعاد بسیار بالا (p >> n)
• 90. استفاده از Lasso و Knockoffs در تحلیل ژنومیک
• 91. بخش نهم: گسترش رویکرد به انواع دیگر داده‌ها و مدل‌ها
• 92. کار با داده‌های تصویری: استخراج ویژگی با شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 93. فرموله‌بندی فرضیه‌ها بر اساس ویژگی‌های بصری
• 94. کشف الگوهای بصری مرتبط با یک متغیر خروجی
• 95. کار با داده‌های سری زمانی و سیگنال‌ها
• 96. کشف الگوهای زمانی معنادار
• 97. فراتر از همبستگی: مقدمه‌ای بر استنتاج علی (Causal Inference)
• 98. متغیرهای مخدوش‌کننده (Confounding Variables) و نحوه برخورد با آنها
• 99. محدودیت‌های تفسیر علی در مطالعات مشاهده‌ای
• 100. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای کلان‌داده (Big Data)