دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی و تحلیل داده با Scikit-Learn همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی و تحلیل داده با Scikit-Learn

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کاربردی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و جایگاه یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون و کتابخانه Scikit-Learn
• 3. آشنایی با ساختار داده‌ها و آرایه‌های عددی در NumPy
• 4. تحلیل و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از Pandas
• 5. تکنیک‌های پاک‌سازی و مدیریت داده‌های ناقص
• 6. روش‌های نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌های ورودی
• 7. مفهوم مدل‌سازی و تفکیک داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 8. درک مبانی طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی مدل
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی
• 10. ارزیابی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 11. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 12. استفاده از روش اعتبارسنجی متقاطع برای بهبود دقت مدل
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه برای طبقه‌بندی داده‌ها
• 14. کاربرد الگوریتم‌های درخت تصمیم در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 15. روش‌های هرس کردن و بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم
• 16. مبانی یادگیری مجموعه‌ای و الگوریتم جنگل تصادفی
• 17. تنظیم فراپارامترها برای بهبود عملکرد مدل‌های جنگل تصادفی
• 18. آشنایی با ماشین‌های بردار پشتیبان و مفهوم حاشیه حداکثری
• 19. استفاده از هسته‌ها برای حل مسائل طبقه‌بندی غیرخطی
• 20. مفهوم خوشه‌بندی و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های بدون برچسب
• 21. پیاده‌سازی الگوریتم K-means برای تحلیل خوشه‌ای
• 22. روش‌های انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها در الگوریتم K-means
• 23. مبانی کاهش ابعاد و الگوریتم تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 24. کاربرد کاهش ابعاد در بهبود سرعت و دقت مدل‌های یادگیری
• 25. آشنایی با الگوریتم‌های تقویت گرادیان برای مسائل پیچیده
• 26. معرفی مدل‌های XGBoost و LightGBM در محیط Scikit-Learn
• 27. استفاده از خط لوله برای اتوماسیون فرآیند یادگیری ماشین
• 28. تکنیک‌های مهندسی ویژگی و استخراج ویژگی‌های کلیدی
• 29. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 30. مدیریت داده‌های نامتوازن و روش‌های نمونه‌برداری مجدد
• 31. استفاده از منحنی‌های یادگیری برای تشخیص رفتار مدل
• 32. آموزش ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده با Joblib
• 33. پیاده‌سازی یک پروژه کاربردی تحلیل داده‌های اقتصادی و آماری
• 34. بررسی اخلاق در هوش مصنوعی و سوگیری در داده‌ها
• 35. اصول حفاظت از حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کاربران
• 36. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. بهینه‌سازی عملکرد مدل برای کاربردهای بلادرنگ
• 38. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 39. تلفیق مدل‌های مختلف یادگیری برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 40. نقشه راه یادگیری عمیق و ادامه مسیر در علوم داده