اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی سازوکار برای یادگیری ماشین بدون برچسب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی سازوکار برای یادگیری ماشین بدون برچسب

موضوع کلی: طراحی سازوکار (Mechanism Design)

موضوع میانی: طراحی سازوکار در مسائل بهینه‌سازی در سیستم‌های داده غیرقابل نظارت نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین بدون برچسب
• 2. مفاهیم اساسی خوشه‌بندی داده‌ها
• 3. فاصله‌سنجی و روش‌های محاسبه مشابهت
• 4. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی: الگوریتم‌ها و کاربردها
• 5. خوشه‌بندی K-Means: تئوری و پیاده‌سازی
• 6. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی
• 7. خوشه‌بندی DBSCAN و شناسایی ناهنجاری‌ها
• 8. کاهش ابعاد داده‌ها: ضرورت و تکنیک‌ها
• 9. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 10. تحلیل تفکیکی خطی (LDA)
• 11. خودرمزگذارها (Autoencoders) و یادگیری نمایش
• 12. یادگیری نیمه نظارتی: ترکیب داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
• 13. الگوریتم‌های انتشار برچسب
• 14. روش‌های خودآموزی (Self-Training)
• 15. یادگیری فعال (Active Learning) در داده‌های بدون برچسب
• 16. یادگیری انتقال (Transfer Learning) و داده‌های بدون برچسب
• 17. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار متغیر (Variational Autoencoders)
• 18. مدل‌های مولد تخاصمی (GANs) و تولید داده
• 19. کاربرد GANs در افزایش داده‌های بدون برچسب
• 20. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای یادگیری بدون برچسب
• 21. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد غیرخطی
• 22. شناسایی ویژگی‌های مهم در داده‌های بدون برچسب
• 23. خوشه‌بندی طیفی (Spectral Clustering)
• 24. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (Density-Based Clustering)
• 25. تکنیک‌های هموارسازی داده‌ها برای خوشه‌بندی
• 26. ارزیابی و مقایسه روش‌های خوشه‌بندی
• 27. خوشه‌بندی داده‌های متنی: روش‌ها و چالش‌ها
• 28. خوشه‌بندی داده‌های تصویری: کاربردها و الگوریتم‌ها
• 29. خوشه‌بندی داده‌های سری زمانی
• 30. تشخیص ناهنجاری‌ها با استفاده از خوشه‌بندی
• 31. کاربرد یادگیری بدون برچسب در سیستم‌های توصیه‌گر
• 32. یادگیری بدون برچسب در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 33. یادگیری بدون برچسب در تشخیص تقلب
• 34. یادگیری بدون برچسب در بیوانفورماتیک
• 35. یادگیری بدون برچسب در پردازش سیگنال
• 36. یادگیری بدون برچسب در تشخیص الگو
• 37. بهینه‌سازی پارامترها در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 38. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری بدون برچسب
• 39. یادگیری بدون برچسب توزیع‌شده و موازی
• 40. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری بدون برچسب
• 41. روندها و تحقیقات آینده در یادگیری بدون برچسب
• 42. پیاده‌سازی عملی الگوریتم‌های یادگیری بدون برچسب در پایتون
• 43. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و TensorFlow
• 44. بهینه‌سازی عملکرد الگوریتم‌ها با استفاده از GPU
• 45. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در یادگیری بدون برچسب