اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نظارت نشده (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن
• 2. اهمیت مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
• 3. بررسی انواع داده‌های نامتوازن
• 4. شاخص‌های ارزیابی مدل برای داده‌های نامتوازن
• 5. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Over-sampling)
• 6. روش‌های نمونه‌برداری کمتر (Under-sampling)
• 7. تکنیک‌های ترکیبی نمونه‌برداری
• 8. یادگیری بدون نظارت: مفاهیم پایه
• 9. خوشه‌بندی K-Means برای داده‌های نامتوازن
• 10. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 11. الگوریتم DBSCAN و کاربرد آن در داده‌های نامتوازن
• 12. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
• 13. روش‌های مبتنی بر فاصله برای تشخیص ناهنجاری
• 14. روش‌های مبتنی بر چگالی برای تشخیص ناهنجاری
• 15. الگوریتم Isolation Forest
• 16. One-Class SVM برای داده‌های نامتوازن
• 17. خودرمزگذارها (Autoencoders) و تشخیص ناهنجاری
• 18. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد و بهبود مدل‌سازی
• 19. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 20. تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
• 21. روش‌های کاهش ابعاد غیرخطی: t-SNE و UMAP
• 22. ارزیابی عملکرد خوشه‌بندی
• 23. شاخص‌های Silhouette و Davies-Bouldin
• 24. شاخص Calinski-Harabasz
• 25. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 26. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای داده‌های نامتوازن
• 27. روش‌های فیلتر، پوشه و جاسازی برای انتخاب ویژگی
• 28. استفاده از الگوریتم‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر یادگیری
• 29. تطبیق الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت برای داده‌های نامتوازن
• 30. استفاده از وزن‌دهی در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 31. ترکیب یادگیری بدون نظارت و یادگیری با نظارت
• 32. استفاده از خروجی خوشه‌بندی به عنوان ورودی برای طبقه‌بندها
• 33. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
• 34. مدل‌سازی داده‌های نامتوازن در حوزه‌های مختلف
• 35. کاربردها در تشخیص تقلب
• 36. کاربردها در تشخیص پزشکی
• 37. کاربردها در تشخیص خرابی تجهیزات
• 38. کاربردها در بازاریابی و پیش‌بینی رفتار مشتری
• 39. مقایسه روش‌های مختلف یادگیری بدون نظارت برای داده‌های نامتوازن
• 40. انتخاب بهترین روش بر اساس نوع داده و هدف
• 41. چالش‌ها و محدودیت‌های مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
• 42. بررسی تاثیر داده‌های پرت (Outliers) بر نتایج
• 43. روش‌های مقابله با داده‌های پرت
• 44. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری بدون نظارت
• 45. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 46. مقیاس‌بندی داده‌ها
• 47. تکنیک‌های مدیریت داده‌های گمشده
• 48. تجزیه و تحلیل داده‌های متنی نامتوازن
• 49. مدل‌سازی داده‌های سری زمانی نامتوازن
• 50. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای داده‌های نامتوازن
• 51. بررسی روش‌های جدید و نوظهور در مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
• 52. استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق خودرمزگذار
• 53. استفاده از مدل‌های تولیدی (Generative Models)
• 54. آینده مدل‌سازی داده‌های نامتوازن با یادگیری بدون نظارت
• 55. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی داده‌های نامتوازن
• 56. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری بدون نظارت