دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان WEKA همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جاوا برای توسعه‌دهندگان WEKA

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: جاوا (Java)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر WEKA و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
• 2. نصب و راه‌اندازی WEKA در محیط جاوا
• 3. ساختار داده‌ها در WEKA: فرمت ARFF و CSV
• 4. کلاس Instances و مدیریت مجموعه داده
• 5. کلاس Attribute و انواع داده‌ها در WEKA
• 6. فیلترهای نظارت‌شده و بدون نظارت در WEKA
• 7. استفاده از فیلترها برای پیش‌پردازش داده‌ها با جاوا
• 8. اجرای الگوریتم‌های دسته‌بندی در WEKA
• 9. پیاده‌سازی دسته‌بند J48 (درخت تصمیم) با جاوا
• 10. استفاده از دسته‌بند NaiveBayes در WEKA
• 11. دسته‌بندی با SVM در WEKA (کلاس SMO)
• 12. دسته‌بندی با RandomForest در WEKA
• 13. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی با Cross-Validation
• 14. محاسبه معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازخوانی و F-Measure
• 15. استفاده از کلاس Evaluation برای تحلیل نتایج
• 16. خوشه‌بندی با الگوریتم K-Means در WEKA
• 17. خوشه‌بندی با EM در WEKA
• 18. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی با WEKA
• 19. ارزیابی نتایج خوشه‌بندی با معیارهای داخلی
• 20. قوانین انجمنی با الگوریتم Apriori در WEKA
• 21. انتخاب ویژگی با روش‌های Attribute Selection در WEKA
• 22. استفاده از جستجوی BestFirst برای انتخاب ویژگی
• 23. اعمال فیلترهای نظارت‌شده و بدون نظارت به صورت برنامه‌نویسی
• 24. کار با کلاس Filter و متد useFilter
• 25. تبدیل داده‌های متنی به بردار ویژگی با StringToWordVector
• 26. پیش‌پردازش داده‌های گمشده در WEKA
• 27. نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها در WEKA
• 28. ایجاد مجموعه داده به صورت برنامه‌نویسی در جاوا
• 29. ذخیره و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در WEKA
• 30. استفاده از مدل ذخیره‌شده برای پیش‌بینی داده‌های جدید
• 31. کلاس Classifier و متد buildClassifier
• 32. استفاده از متد distributionForInstance برای خروجی احتمال
• 33. کار با کلاس Instance و ایجاد نمونه جدید
• 34. مدیریت خطا و استثناها در کدهای WEKA
• 35. یکپارچه‌سازی WEKA با پایگاه داده
• 36. بارگذاری داده از پایگاه داده با JDBC در WEKA
• 37. استفاده از WEKA در برنامه‌های تحت وب با جاوا
• 38. ایجاد یک سرویس REST برای پیش‌بینی با WEKA
• 39. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در WEKA
• 40. چندنخی (Multithreading) در اجرای الگوریتم‌های WEKA
• 41. استفاده از کلاس Instances برای نمونه‌برداری تصادفی
• 42. تکنیک‌های نمونه‌گیری متوازن در داده‌های نامتوازن
• 43. استفاده از فیلتر SMOTE برای داده‌های نامتوازن
• 44. ادغام و ترکیب چند مجموعه داده در WEKA
• 45. تبدیل داده‌های دسته‌بندی به مقادیر عددی
• 46. مدیریت ویژگی‌های تاریخ و زمان در WEKA
• 47. استفاده از کلاس Range برای اعمال فیلتر بر ردیف‌ها
• 48. شخصی‌سازی الگوریتم‌ها با پارامترهای مختلف
• 49. استفاده از GridSearch برای تنظیم فراپارامترها
• 50. تغییر پارامترهای دسته‌بند از طریق جاوا
• 51. ایجاد دسته‌بند سفارشی با ارث‌بری از Classifier
• 52. پیاده‌سازی متدهای buildClassifier و classifyInstance
• 53. ایجاد فیلتر سفارشی با ارث‌بری از Filter
• 54. استفاده از WEKA در خطوط لوله (Pipeline) پردازش داده
• 55. ردیابی و لاگ‌گیری در برنامه‌های WEKA
• 56. تست واحد (Unit Testing) برای کدهای WEKA
• 57. استفاده از کتابخانه‌های جانبی با WEKA در جاوا
• 58. مدیریت وابستگی‌ها با Maven برای WEKA
• 59. به‌روزرسانی نسخه WEKA و مدیریت تغییرات
• 60. مقایسه عملکرد چند الگوریتم به صورت خودکار
• 61. تولید گزارش از نتایج ارزیابی در قالب متن
• 62. ذخیره نتایج ارزیابی در فایل CSV
• 63. استفاده از WEKA برای رگرسیون با الگوریتم LinearRegression
• 64. رگرسیون با درخت‌های M5P در WEKA
• 65. رگرسیون با شبکه عصبی MultilayerPerceptron در WEKA
• 66. پیش‌بینی سری‌های زمانی با رویکردهای WEKA
• 67. کاهش ابعاد داده با PCA در WEKA
• 68. استفاده از فیلتر RemoveUseless برای حذف ویژگی‌های بی‌اثر
• 69. مدیریت داده‌های حجیم با نمونه‌گیری در WEKA
• 70. ایجاد مجموعه داده‌های مصنوعی با توزیع مشخص
• 71. مستندسازی و کامنت‌گذاری کدهای WEKA
• 72. عیب‌یابی مشکلات رایج در اجرای الگوریتم‌های WEKA
• 73. بهینه‌سازی کد برای داده‌های بسیار بزرگ
• 74. استفاده از WekaGui برای آزمایش اولیه و انتقال به کد
• 75. تبدیل خروجی WEKA به فرمت JSON
• 76. یکپارچه‌سازی WEKA با کتابخانه‌های بصری‌سازی
• 77. رسم نمودارهای عملکرد با استفاده از داده‌های WEKA
• 78. مدیریت خطاهای حافظه OutOfMemory در WEKA
• 79. استفاده از کلاس weka.core.Utils برای عملیات ریاضی
• 80. ایجاد یک چارچوب ساده برای آموزش و ارزیابی خودکار
• 81. استفاده از WEKA برای پروژه‌های تحقیقاتی و آکادمیک
• 82. مقایسه WEKA با کتابخانه‌های مشابه جاوا (مانند Smile و Apache Mahout)