دوره تسلط بر یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه MLBox: از پیش‌پردازش داده تا مدل‌سازی هوشمند همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تسلط بر یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه MLBox: از پیش‌پردازش داده تا مدل‌سازی هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی و خودکار (AutoML)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش کتابخانه MLBox در خودکارسازی فرآیندها
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای MLBox در پایتون
• 3. آشنایی با معماری و ساختار کلی کتابخانه MLBox
• 4. بارگذاری و خواندن داده‌ها با استفاده از ماژول‌های ورودی MLBox
• 5. بررسی اولیه کیفیت داده‌ها و شناسایی مقادیر مفقود
• 6. پاک‌سازی خودکار داده‌ها و مدیریت داده‌های پرت
• 7. تبدیل و نرمال‌سازی متغیرهای عددی و دسته‌ای
• 8. مهندسی ویژگی‌ها به صورت خودکار با ابزارهای MLBox
• 9. تحلیل همبستگی و انتخاب ویژگی‌های کلیدی در مجموعه‌داده‌های بزرگ
• 10. بخش‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و ارزیابی
• 11. مفهوم یادگیری ماشین خودکار (AutoML) و مزایای آن در پروژه‌های صنعتی
• 12. پیکربندی خط لوله (Pipeline) یادگیری ماشین در MLBox
• 13. استفاده از الگوریتم‌های پیش‌فرض برای مسائل رگرسیون
• 14. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از تنظیمات بهینه
• 15. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning) به روش خودکار
• 16. بهینه‌سازی فضای جستجو برای دستیابی به بهترین دقت مدل
• 17. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای استاندارد و شاخص‌های آماری
• 18. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی نقاط ضعف در پیش‌بینی
• 19. کاربرد تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation) در MLBox
• 20. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده برای کاربردهای عملی
• 21. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین و اهمیت تحلیل ویژگی‌ها
• 22. مقایسه عملکرد مدل‌های تولید شده توسط AutoML با مدل‌های دستی
• 23. استفاده از MLBox در پروژه‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 24. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در فرآیند آموزش مدل
• 25. پیاده‌سازی یک پروژه کامل یادگیری ماشین از داده خام تا پیش‌بینی نهایی
• 26. نکات کلیدی در استقرار مدل‌های MLBox در محیط‌های عملیاتی
• 27. مدیریت حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های حجیم با ابزارهای بهینه
• 28. بررسی سازگاری MLBox با کتابخانه‌های محبوب دیگر مانند Scikit-learn
• 29. رفع خطاهای رایج در حین اجرای فرآیند AutoML
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در تحلیل‌های خودکار