اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی کاربرد Azure Machine Learning در مدل‌سازی و پیش‌بینی شاخص بهای کالاها و خدمات مصرفی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کاربرد Azure Machine Learning در مدل‌سازی و پیش‌بینی شاخص بهای کالاها و خدمات مصرفی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های اقتصادی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در پیش‌بینی شاخص‌های کلان اقتصادی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم شاخص بهای کالاها و خدمات مصرفی در اقتصاد ایران
• 2. نقش پیش‌بینی‌های اقتصادی در برنامه‌ریزی کلان و مدیریت تورم
• 3. آشنایی با پلتفرم Azure Machine Learning و محیط کاربری آن
• 4. آماده‌سازی محیط عملیاتی و مدیریت منابع در فضای ابری مایکروسافت
• 5. شناسایی و گردآوری داده‌های سری زمانی اقتصادی از منابع رسمی
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های خام اقتصادی در محیط Azure
• 7. روش‌های مدیریت داده‌های مفقود و نویز در سری‌های زمانی تورم
• 8. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی تأثیرگذار بر شاخص قیمت‌ها
• 9. تحلیل همبستگی و شناسایی شاخص‌های پیشرو در اقتصاد کلان
• 10. آشنایی با الگوریتم‌های رگرسیون در یادگیری ماشین
• 11. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون خطی برای تحلیل روندهای قیمتی
• 12. استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تحلیل داده‌های اقتصادی
• 13. بررسی مدل‌های پیشرفته تقویت گرادیان برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 14. کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در مدل‌سازی رفتارهای غیرخطی تورم
• 15. تکنیک‌های نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌های اقتصادی
• 16. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون با رویکرد سری زمانی
• 17. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Azure ML
• 18. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای خطای میانگین و ضریب تعیین
• 19. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی دقت مدل‌های پیش‌بینی
• 20. بررسی پدیده بیش‌برازش و روش‌های مقابله با آن در مدل‌های اقتصادی
• 21. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تفسیر خروجی‌های مدل
• 22. استفاده از Azure Automated ML برای انتخاب خودکار بهترین الگوریتم
• 23. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)
• 24. استقرار مدل‌های پیش‌بینی به عنوان وب‌سرویس در Azure
• 25. نظارت بر عملکرد مدل و بازآموزی دوره‌ای با داده‌های جدید
• 26. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در اقتصاد واقعی
• 27. تلفیق تحلیل‌های کیفی اقتصادی با نتایج مدل‌های کمی
• 28. ارائه خروجی‌های مدل در قالب داشبوردهای مدیریتی و گزارش‌های تحلیلی
• 29. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت محرمانگی اطلاعات اقتصادی
• 30. چشم‌انداز کاربرد هوش مصنوعی در سیاست‌گذاری‌های پولی و مالی کشور