دوره آموزش کاربردی الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تحلیل داده‌های صنعتی و اقتصادی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی در تحلیل داده‌های صنعتی و اقتصادی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با رویکرد مدل‌سازی پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی علم داده و جایگاه مدل‌سازی پیش‌بینانه در تحلیل‌های اقتصادی
• 2. مفاهیم پایه در یادگیری نظارت‌شده و نقش الگوریتم‌های درخت‌محور
• 3. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی اطلاعات برای تحلیل‌های صنعتی
• 4. روش‌های مدیریت داده‌های ناقص و مقادیر پرت در مجموعه‌های آموزشی
• 5. مفهوم‌شناسی درخت‌های تصمیم و ساختار سلسله‌مراتبی داده‌ها
• 6. معیارهای ریاضی برای انتخاب ویژگی‌ها و انشعاب در درخت تصمیم
• 7. مفهوم آنتروپی و شاخص جینی در ارزیابی گره‌های درخت
• 8. الگوریتم‌های کلاسیک ساخت درخت تصمیم ID3 و C4.5
• 9. محدودیت‌های درخت تصمیم و چالش بیش‌برازش در مدل‌سازی
• 10. تکنیک‌های هرس کردن درخت برای افزایش دقت تعمیم‌یافته
• 11. اعتبارسنجی متقاطع و ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بین
• 12. آشنایی با مفاهیم یادگیری جمعی و قدرت پیش‌بینی گروهی
• 13. مبانی نظری جنگل‌های تصادفی و تفاوت آن با درخت‌های تکی
• 14. روش‌های نمونه‌گیری بوت‌استرپ در ساخت جنگل تصادفی
• 15. استراتژی‌های انتخاب ویژگی تصادفی برای کاهش همبستگی درختان
• 16. پیاده‌سازی مدل جنگل تصادفی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
• 17. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های جنگل تصادفی
• 18. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای افزایش دقت مدل در داده‌های اقتصادی
• 19. کاربرد مدل‌های درخت‌محور در پیش‌بینی تقاضای بازار و مدیریت زنجیره تأمین
• 20. تحلیل ریسک اعتباری و مدل‌سازی رفتار مشتریان در سیستم‌های بانکی
• 21. استفاده از جنگل تصادفی در تشخیص خطاهای تولید در صنایع
• 22. ارزیابی دقت مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های آماری
• 23. تکنیک‌های تفسیرپذیری مدل‌های پیچیده در محیط‌های صنعتی
• 24. مقایسه عملکرد جنگل تصادفی با الگوریتم‌های رگرسیون خطی
• 25. روش‌های پیاده‌سازی مدل در محیط‌های عملیاتی و کاربردی
• 26. ملاحظات اخلاقی و قانونی در به‌کارگیری الگوریتم‌های پیش‌بین
• 27. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی محاسباتی در تحلیل داده‌های حجیم
• 28. مستندسازی نتایج مدل‌سازی برای تصمیم‌گیری‌های مدیریتی
• 29. مطالعه موردی تحلیل شاخص‌های بهره‌وری با استفاده از یادگیری ماشین
• 30. نقشه راه توسعه مدل‌های پیش‌بین در چارچوب اقتصاد دیجیتال کشور