اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی در پردازش اطلاعات و بازیابی دانش

موضوع میانی: مدل‌های یادگیری ماشینی برای تشخیص الگو

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین، یادگیری نظارت‌شده و اهمیت مدل‌های دسته‌بندی
• 2. آشنایی با مفهوم درخت تصمیم (Decision Tree) و ساختار گره‌ها، شاخه‌ها و برگ‌ها
• 3. معیارهای ناخالصی و سنجش آشفتگی داده‌ها: آنتروپی (Entropy) و شاخص جینی (Gini Impurity)
• 4. محاسبه و ارزیابی مفهوم سود اطلاعاتی (Information Gain) در تقسیم‌بندی گره‌ها
• 5. الگوریتم‌های ساخت درخت تصمیم مانند ID3، C4.5 و CART
• 6. مدیریت و پردازش ویژگی‌های عددی و مقوله‌ای در ساخت درخت تصمیم
• 7. پدیده بیش‌برازش (Overfitting) در درخت‌های تصمیم و چالش‌های آن
• 8. روش‌های هرس کردن درخت (Pruning): هرس پیشین (Pre-pruning) و هرس پسین (Post-pruning)
• 9. پیاده‌سازی عملی درخت تصمیم با کتابخانه Scikit-Learn در پایتون
• 10. مصورسازی درخت تصمیم آموزش‌دیده و تفسیر قوانین تصمیم‌گیری استخراج‌شده
• 11. آشنایی با مفاهیم یادگیری جمعی (Ensemble Learning) و قدرت مدل‌های ترکیبی
• 12. مفهوم نمونه‌برداری با جایگذاری (Bootstrap Aggregation یا Bagging)
• 13. معماری الگوریتم جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و تفاوت آن با درخت منفرد
• 14. نقش تصادفی‌سازی در انتخاب ویژگی‌ها در هر گره از جنگل تصادفی
• 15. تنظیم هایپرپارامترهای کلیدی در جنگل‌های تصادفی (تعداد درختان، عمق بیشینه و غیره)
• 16. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 17. شاخص‌های ارزیابی عملکرد: دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، فراخوانی (Recall) و امتیاز F1
• 18. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance) در جنگل‌های تصادفی برای انتخاب ویژگی
• 19. مدیریت داده‌های نامتوازن (Imbalanced Datasets) در درخت‌ها و جنگل‌های تصادفی
• 20. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) برای ارزیابی پایایی و استواری مدل
• 21. مقایسه عملکرد، سرعت و دقت درخت تصمیم با جنگل‌های تصادفی در سناریوهای واقعی
• 22. بهینه‌سازی و تنظیم خودکار هایپرپارامترها با روش‌های Grid Search و Random Search
• 23. پیاده‌سازی یک پروژه جامع دسته‌بندی داده‌های دنیای واقعی با Random Forest در پایتون