دوره تحلیل الگوها و استخراج دانش از داده‌های ساختارنیافته با پایتون (Scikit-Learn) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل الگوها و استخراج دانش از داده‌های ساختارنیافته با پایتون (Scikit-Learn)

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند اطلاعات

موضوع میانی: یادگیری ماشین بدون ناظر (Unsupervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم یادگیری ماشین بدون ناظر در علوم داده
• 2. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های ساختارنیافته در پایتون
• 3. استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌ها برای تحلیل‌های عددی
• 4. تجسم داده‌های چندبعدی با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 5. مفهوم شباهت و فاصله در فضای برداری داده‌ها
• 6. الگوریتم خوشه‌بندی کی-میانگین و پیاده‌سازی آن
• 7. تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها با روش آرنج و امتیاز سیلوئت
• 8. تحلیل و تفسیر خوشه‌های تشکیل شده در داده‌های واقعی
• 9. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و رسم نمودار دندروگرام
• 10. الگوریتم خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی دی‌بی‌اسکن
• 11. بررسی نقاط پرت و نویز در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 12. خوشه‌بندی طیفی و کاربرد آن در تفکیک الگوهای پیچیده
• 13. روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های خوشه‌بندی بدون برچسب
• 14. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 15. تجسم و تفسیر مؤلفه‌های اصلی استخراج شده
• 16. استفاده از روش‌های منیفلد برای کاهش ابعاد غیرخطی
• 17. استخراج ویژگی‌های کلیدی از داده‌های متنی ساده
• 18. تحلیل مؤلفه‌های مستقل برای جداسازی منابع داده
• 19. تشخیص ناهنجاری‌ها و داده‌های پرت در مجموعه‌های بزرگ
• 20. مدل‌سازی ترکیبی گاوسی برای تخمین توزیع داده‌ها
• 21. استفاده از مدل‌های مخلوط برای خوشه‌بندی احتمالی
• 22. کاهش نویز در داده‌های تصویری با استفاده از فیلترهای یادگیری
• 23. بسته‌بندی و ذخیره‌سازی مدل‌های آموزش‌دیده
• 24. بهینه‌سازی محاسباتی در پردازش داده‌های حجیم
• 25. معماری خط لوله در اس‌کی‌لِرن برای تحلیل داده‌ها
• 26. مطالعه موردی تحلیل مشتریان با روش‌های خوشه‌بندی
• 27. استخراج دانش از داده‌های سنسورهای صنعتی
• 28. تجسم هوشمند الگوهای نهفته در داده‌های کسب‌وکار
• 29. ارزیابی قابلیت اطمینان مدل‌های یادگیری بدون ناظر
• 30. اخلاق در پردازش داده و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 31. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های بدون ناظر
• 32. به‌کارگیری یادگیری بدون ناظر در سامانه‌های پیشنهاددهنده
• 33. مدیریت داده‌های مفقود در فرآیند تحلیل الگوها
• 34. پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 35. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین برای تصمیم‌گیری سازمانی