دوره مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم SAS برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند سازمانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مهندسی یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم SAS برای تصمیم‌گیری‌های هوشمند سازمانی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در علوم داده و یادگیری ماشین
• 2. معماری پلتفرم SAS برای تحلیل‌های پیشرفته داده
• 3. آماده‌سازی و مدیریت داده‌ها در محیط SAS Viya
• 4. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کلان با SAS Data Preparation
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و بصری‌سازی با SAS Visual Analytics
• 6. آشنایی با متدولوژی‌های مدل‌سازی آماری در SAS
• 7. رگرسیون خطی چندگانه و کاربردهای آن در تحلیل سازمانی
• 8. رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی داده‌های دووجهی
• 9. روش‌های انتخاب متغیر و کاهش ابعاد در مدل‌سازی
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های پیش‌بین با معیارهای آماری
• 11. درخت‌های تصمیم و مدل‌های مبتنی بر قوانین
• 12. جنگل‌های تصادفی و تکنیک‌های بهبود دقت مدل
• 13. الگوریتم‌های تقویت گرادیان در محیط SAS
• 14. ماشین‌های بردار پشتیبان برای مسائل پیچیده طبقه‌بندی
• 15. خوشه‌بندی داده‌ها و تحلیل گروه‌های مشتریان
• 16. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش پیچیدگی داده‌ها
• 17. شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق در SAS
• 18. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 19. مدیریت و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در سازمان
• 20. نظارت بر عملکرد مدل‌ها و شناسایی افت دقت
• 21. تکنیک‌های یادگیری نظارت‌نشده برای کشف الگوها
• 22. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل متغیرها برای بهبود عملکرد مدل
• 23. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای سازمانی
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل ریسک و اعتبارسنجی
• 25. استفاده از SAS Model Manager برای چرخه حیات مدل
• 26. یکپارچه‌سازی مدل‌های SAS با سیستم‌های عملیاتی
• 27. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی داده‌ها
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای مدیران کسب‌وکار
• 29. تحلیل داده‌های متنی و استخراج مفاهیم با SAS Visual Text Analytics
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با زبان SAS و Python
• 31. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های ابری و توزیع‌شده
• 32. مطالعه موردی: پیش‌بینی ریزش مشتریان با مدل‌های آماری
• 33. مطالعه موردی: بهینه‌سازی فرآیندهای لجستیک و زنجیره تأمین
• 34. مطالعه موردی: تحلیل هوشمند داده‌های مالی در چارچوب مقررات
• 35. روش‌های مقابله با بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 36. استفاده از SAS Viya در تحلیل داده‌های حجیم و بلادرنگ
• 37. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوشمند
• 38. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از نتایج
• 39. مدیریت خطاهای سیستماتیک در مدل‌های تصمیم‌گیر
• 40. استراتژی‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در ساختار سازمانی ملی