دوره جامع ارزیابی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های جدولی با رویکرد TabArena همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع ارزیابی و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های جدولی با رویکرد TabArena

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های ساختاریافته

موضوع میانی: یادگیری ماشین بر روی داده‌های جدولی (Tabular Data)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین داده‌های جدولی در یادگیری ماشین
• 2. ساختار داده‌های جدولی و تفاوت آن با داده‌های غیرساختاریافته
• 3. پیش‌پردازش داده‌های جدولی و مدیریت مقادیر مفقود
• 4. روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی
• 5. کدگذاری متغیرهای دسته‌بندی شده و مدیریت داده‌های اسمی
• 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 7. معرفی جامع چارچوب TabArena برای ارزیابی مدل‌ها
• 8. مقایسه عملکرد مدل‌های مبتنی بر درخت و مدل‌های عصبی
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
• 10. بهینه‌سازی مدل‌های تقویت گرادیان در داده‌های جدولی
• 11. کاربرد الگوریتم XGBoost در مسائل طبقه‌بندی جدولی
• 12. پیاده‌سازی و تنظیم پارامترهای مدل LightGBM
• 13. بررسی مدل CatBoost و مزایای آن در مدیریت داده‌های دسته‌بندی شده
• 14. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی عمیق برای داده‌های جدولی
• 15. معماری مدل‌های TabNet و مکانیزم‌های توجه در داده‌های جدولی
• 16. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 17. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 18. روش‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های بهینه
• 19. استراتژی‌های اعتبارسنجی متقاطع برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 20. تنظیم فراپارامترها با استفاده از بهینه‌سازی بیزی
• 21. مدیریت عدم تعادل کلاس‌ها در داده‌های جدولی
• 22. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از SHAP
• 23. تحلیل پایداری مدل در مواجهه با نویز داده‌ها
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل تراکنش‌های بانکی
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های تصمیم‌ساز مبتنی بر داده‌های جدولی
• 26. ارزیابی مدل‌ها در سناریوهای دنیای واقعی با استفاده از TabArena
• 27. مقایسه کارایی مدل‌ها در مقیاس‌های مختلف داده
• 28. بهینه‌سازی مصرف منابع در آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج ارزیابی مدل‌ها
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 31. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در سامانه‌های عملیاتی
• 32. آینده پژوهی در مدل‌سازی داده‌های ساختاریافته
• 33. پروژه نهایی: طراحی و ارزیابی یک مدل پیش‌بینی بر اساس داده‌های استاندارد