دوره آموزش جامع تنظیم و ارزیابی مدل‌های درخت تصمیم با استفاده از تحلیل داده‌های مجموعه‌های تلویزیونی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تنظیم و ارزیابی مدل‌های درخت تصمیم با استفاده از تحلیل داده‌های مجموعه‌های تلویزیونی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینانه و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و جایگاه درخت‌های تصمیم در تحلیل‌های پیش‌بینانه
• 2. آشنایی با مفاهیم پایه در داده‌کاوی و مدل‌سازی آماری
• 3. آماده‌سازی محیط برنامه‌نویسی برای تحلیل داده‌ها با پایتون
• 4. جمع‌آوری و پاک‌سازی داده‌های ساختاریافته از مجموعه‌های تلویزیونی
• 5. بررسی توزیع آماری و تحلیل‌های اکتشافی در مجموعه داده‌های نمایشی
• 6. مفهوم متغیرهای هدف و ویژگی‌ها در مدل‌سازی درخت تصمیم
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه‌های داده
• 8. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای و تبدیل داده‌های متنی به عددی
• 9. مبانی نظری درخت‌های تصمیم و نحوه تقسیم‌بندی گره‌ها
• 10. معیارهای سنجش ناخالصی در درخت تصمیم شامل شاخص جینی و آنتروپی
• 11. پیاده‌سازی نخستین مدل درخت تصمیم با استفاده از کتابخانه سایکیت‌لرن
• 12. تجسم ساختار درخت تصمیم و تفسیر گره‌های تصمیم‌گیرنده
• 13. بررسی پدیده بیش‌برازش در مدل‌های درخت تصمیم
• 14. روش‌های هرس کردن درخت برای افزایش تعمیم‌پذیری مدل
• 15. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 16. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی برای ارزیابی خطاهای پیش‌بینی
• 17. تنظیم فراپارامترهای درخت تصمیم برای بهینه‌سازی مدل
• 18. استفاده از روش جستجوی شبکه‌ای برای یافتن بهترین پارامترها
• 19. اعتبارسنجی متقاطع جهت اطمینان از پایداری مدل
• 20. بررسی اهمیت ویژگی‌ها در تصمیم‌گیری‌های مدل
• 21. تفسیر نتایج مدل در قالب الگوهای رفتاری شخصیت‌های داستانی
• 22. اصول اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 23. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی و گزارش‌دهی نتایج تحلیل
• 24. به‌کارگیری مدل‌های بهینه‌شده در پیش‌بینی سناریوهای جدید
• 25. مروری بر الگوریتم‌های پیشرفته‌تر مبتنی بر درخت تصمیم نظیر جنگل تصادفی
• 26. مقایسه عملکرد درخت تصمیم با سایر مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. مدیریت منابع محاسباتی در آموزش مدل‌های بزرگ
• 28. راهکارهای مقابله با عدم توازن در داده‌های آموزشی
• 29. پیاده‌سازی سیستم‌های پشتیبان تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
• 30. اصول استقرار مدل‌های پیش‌بینانه در سامانه‌های کاربردی