اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی یادگیری ماشین مقاوم: مقابله با داده‌های پرت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین مقاوم: مقابله با داده‌های پرت

موضوع کلی: یادگیری ماشین در حضور تغییر توزیع

موضوع میانی: مدل‌ها و الگوریتم‌های خاص

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌های پرت
• 2. آمار توصیفی و شناسایی داده‌های پرت
• 3. روش‌های بصری‌سازی داده‌ها برای تشخیص نقاط پرت
• 4. مفهوم فاصله و معیارهای اندازه‌گیری شباهت
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌ها و تاثیر آن‌ها بر شناسایی داده‌های پرت
• 6. روش‌های حذف داده‌های پرت: مزایا و معایب
• 7. روش‌های جایگزینی داده‌های پرت
• 8. روش‌های تشخیص داده‌های پرت تک‌متغیره
• 9. روش‌های تشخیص داده‌های پرت چندمتغیره
• 10. آزمون‌های آماری برای شناسایی داده‌های پرت
• 11. تشخیص داده‌های پرت در داده‌های سری زمانی
• 12. تشخیص داده‌های پرت در داده‌های مکانی
• 13. روش‌های خوشه‌بندی برای شناسایی داده‌های پرت
• 14. الگوریتم k-means و تشخیص داده‌های پرت
• 15. الگوریتم DBSCAN و تشخیص داده‌های پرت
• 16. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار برای تشخیص داده‌های پرت
• 17. روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم برای تشخیص داده‌های پرت
• 18. جنگل تصادفی و تشخیص داده‌های پرت
• 19. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و تشخیص داده‌های پرت
• 20. روش‌های مبتنی بر مجاورت برای تشخیص داده‌های پرت
• 21. روش‌های مبتنی بر چگالی برای تشخیص داده‌های پرت
• 22. استفاده از Isolation Forest برای تشخیص داده‌های پرت
• 23. استفاده از One-Class SVM برای تشخیص داده‌های پرت
• 24. اثر داده‌های پرت بر مدل‌های رگرسیون
• 25. اثر داده‌های پرت بر مدل‌های طبقه‌بندی
• 26. روش‌های مقاوم‌سازی مدل‌های رگرسیون در برابر داده‌های پرت
• 27. روش‌های مقاوم‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در برابر داده‌های پرت
• 28. ارزیابی عملکرد مدل‌ها در حضور داده‌های پرت
• 29. معیارهای ارزیابی مقاوم به داده‌های پرت
• 30. تشخیص داده‌های پرت در داده‌های تصویر
• 31. تشخیص داده‌های پرت در داده‌های متنی
• 32. کاربرد یادگیری ماشین مقاوم در تشخیص تقلب
• 33. کاربرد یادگیری ماشین مقاوم در تشخیص ناهنجاری‌های صنعتی
• 34. کاربرد یادگیری ماشین مقاوم در تشخیص ناهنجاری‌های شبکه
• 35. کاربرد یادگیری ماشین مقاوم در تشخیص بیماری‌ها
• 36. کاربرد یادگیری ماشین مقاوم در تحلیل احساسات
• 37. تشخیص داده‌های پرت در داده‌های مالی
• 38. تحلیل حساسیت مدل به داده‌های پرت
• 39. روش‌های ترکیب الگوریتم‌های تشخیص داده‌های پرت
• 40. انتخاب بهترین روش تشخیص داده‌های پرت بر اساس نوع داده
• 41. پیاده‌سازی عملی تشخیص داده‌های پرت با استفاده از پایتون
• 42. کتابخانه‌های پایتون برای تشخیص داده‌های پرت
• 43. مطالعه موردی: تشخیص داده‌های پرت در یک مجموعه داده واقعی
• 44. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری ماشین مقاوم
• 45. آینده یادگیری ماشین مقاوم و تحقیقات آتی