اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع رگرسیون لجستیک؛ پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در علوم داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع رگرسیون لجستیک؛ پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در علوم داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning) و مدل‌های پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری نظارت‌شده و نقش رگرسیون در علوم داده
• 2. مروری بر مفاهیم پایه آمار استنباطی و توزیع‌های احتمالی
• 3. تفاوت رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک در مسائل طبقه‌بندی
• 4. معرفی تابع سیگموئید و ویژگی‌های ریاضی آن
• 5. درک تابع هزینه در رگرسیون لجستیک و تفاوت آن با خطای میانگین مربعات
• 6. مفهوم بیشینه درست‌نمایی در تخمین پارامترهای مدل
• 7. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان کاهشی برای بهینه‌سازی مدل
• 8. بررسی فرضیات آماری و پیش‌فرض‌های مدل رگرسیون لجستیک
• 9. آماده‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گم‌شده برای مدل‌سازی
• 10. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها جهت بهبود عملکرد مدل
• 11. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک باینری در محیط پایتون
• 12. تفسیر ضرایب مدل و نسبت‌های شانس در خروجی رگرسیون
• 13. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 14. مفهوم حساسیت و ویژگی در مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم و سطح زیر منحنی
• 16. کاربرد رگرسیون لجستیک چندکلاسه در مسائل طبقه‌بندی
• 17. روش‌های مقابله با بیش‌برازش در مدل‌های لجستیک
• 18. استفاده از منظم‌سازی برای کنترل پیچیدگی مدل
• 19. انتخاب ویژگی‌های موثر و کاهش ابعاد داده
• 20. بررسی اثر داده‌های پرت بر پایداری مدل لجستیک
• 21. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد علوم داده برای مدل‌سازی
• 22. استفاده از اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 23. بهینه‌سازی فراپارامترها در مدل‌های طبقه‌بندی
• 24. کاربرد رگرسیون لجستیک در پیش‌بینی تقاضای بازار
• 25. تحلیل داده‌های مشتریان با استفاده از مدل‌های طبقه‌بندی
• 26. پیش‌بینی احتمال وقوع رویدادها در علوم پزشکی و سلامت
• 27. کاربرد مدل‌های لجستیک در سیستم‌های امتیازدهی اعتباری
• 28. گزارش‌دهی نتایج مدل به ذینفعان کسب‌وکار
• 29. خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل و روش‌های رفع آن‌ها
• 30. استقرار مدل رگرسیون لجستیک در محیط عملیاتی
• 31. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 32. مروری بر مدل‌های پیشرفته‌تر در طبقه‌بندی داده‌ها