اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری فعال برای برچسب‌زنی کارآمد مجموعه داده‌های فعالیت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری فعال برای برچسب‌زنی کارآمد مجموعه داده‌های فعالیت

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال
• 2. برچسب‌زنی داده‌ها: چالش‌ها و اهمیت آن
• 3. یادگیری فعال در مقابل یادگیری نظارتی
• 4. انواع استراتژی‌های یادگیری فعال
• 5. استراتژی عدم قطعیت (Uncertainty Sampling)
• 6. استراتژی پرس و جو مبتنی بر کمیته (Query-by-Committee)
• 7. استراتژی نمونه‌برداری متنوع (Diversity Sampling)
• 8. استراتژی هیبرید (Hybrid Strategies)
• 9. معیارهای ارزیابی عملکرد یادگیری فعال
• 10. مجموعه داده‌های فعالیت: ویژگی‌ها و چالش‌ها
• 11. پیش‌پردازش داده‌های فعالیت برای یادگیری فعال
• 12. انتخاب ویژگی مناسب برای داده‌های فعالیت
• 13. پیاده‌سازی یادگیری فعال با استفاده از پایتون
• 14. استفاده از کتابخانه scikit-learn برای یادگیری فعال
• 15. استفاده از کتابخانه modAL برای یادگیری فعال
• 16. برچسب‌زنی تعاملی داده‌ها
• 17. تکنیک‌های کاهش هزینه برچسب‌زنی
• 18. یادگیری فعال نیمه نظارتی (Semi-Supervised Active Learning)
• 19. یادگیری فعال با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 20. یادگیری فعال در جریان (Online Active Learning)
• 21. استفاده از یادگیری فعال برای تشخیص فعالیت
• 22. استفاده از یادگیری فعال برای تشخیص رفتار
• 23. استفاده از یادگیری فعال برای تشخیص رویداد
• 24. یادگیری فعال در کاربردهای اینترنت اشیا (IoT)
• 25. یادگیری فعال در کاربردهای رباتیک
• 26. یادگیری فعال در کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی
• 27. یادگیری فعال و حریم خصوصی داده‌ها
• 28. چالش‌های پیاده‌سازی یادگیری فعال در مقیاس بزرگ
• 29. بهینه‌سازی پارامترهای یادگیری فعال
• 30. مقایسه استراتژی‌های مختلف یادگیری فعال بر روی مجموعه داده‌های واقعی
• 31. تاثیر اندازه مجموعه داده بر عملکرد یادگیری فعال
• 32. استفاده از یادگیری فعال برای بهبود مدل‌های یادگیری عمیق
• 33. یادگیری فعال و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 34. یادگیری فعال و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 35. روش‌های ارزیابی کیفیت برچسب‌های تولید شده با یادگیری فعال
• 36. بررسی موردی: استفاده از یادگیری فعال در یک پروژه واقعی
• 37. آینده یادگیری فعال در برچسب‌زنی داده‌ها