اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدل‌سازی پیش‌بینی با یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیش‌بینی با یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و توسعهٔ کاربردهای آن

موضوع میانی: پیش‌بینی با هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی
• 2. انواع مدل‌های پیش‌بینی در یادگیری ماشین
• 3. مجموعه‌داده‌ها و آماده‌سازی داده برای مدل‌سازی
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی و تبدیل
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم در مدل‌سازی پیش‌بینی
• 6. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
• 7. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 8. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی
• 9. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 10. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 11. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 12. رگرسیون چندجمله‌ای
• 13. رگرسیون لجستیک
• 14. درخت‌های تصمیم‌گیری
• 15. جنگل تصادفی
• 16. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 18. شبکه‌های عصبی عمیق و کاربردها
• 19. بهینه‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 20. گرادیان کاهشی و انواع آن
• 21. انتخاب مدل مناسب برای مسئله پیش‌بینی
• 22. مدل‌سازی سری‌های زمانی
• 23. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های ARIMA
• 24. پیش‌بینی با استفاده از مدل‌های LSTM
• 25. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 26. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 27. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی فروش
• 28. پیش‌بینی تقاضا در زنجیره تامین
• 29. مدل‌سازی ریسک اعتباری
• 30. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری ماشین
• 31. پیش‌بینی قیمت مسکن
• 32. پیش‌بینی نرخ ارز
• 33. تحلیل احساسات و پیش‌بینی رفتار مشتری
• 34. پیش‌بینی خرابی تجهیزات صنعتی
• 35. پیش‌بینی ترافیک و زمان سفر
• 36. پیش‌بینی آب و هوا
• 37. پیش‌بینی بیماری‌ها و سلامت عمومی
• 38. مدل‌سازی پیش‌بینی در کشاورزی
• 39. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی انرژی
• 40. پیش‌بینی بازده سهام
• 41. مدل‌سازی پیش‌بینی در بازاریابی
• 42. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف پیش‌بینی
• 43. استقرار مدل‌های پیش‌بینی در محیط واقعی
• 44. ابزارهای رایج یادگیری ماشین در پایتون
• 45. مفاهیم پایه‌ای آمار برای مدل‌سازی پیش‌بینی