دوره استقرار مدل‌های پیش‌بینی رویت موجودات ناشناخته: از تئوری تا عمل همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار مدل‌های پیش‌بینی رویت موجودات ناشناخته: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیش‌بینی و استقرار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی رویت موجودات ناشناخته
• 2. بررسی داده‌های رویت موجودات ناشناخته: چالش‌ها و فرصت‌ها
• 3. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های مکانی-زمانی رویت
• 4. مهندسی ویژگی برای مدل‌سازی رویت موجودات ناشناخته
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم با استفاده از روش‌های آماری
• 6. مقدمه‌ای بر مدل‌های طبقه‌بندی
• 7. مدل رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی رویت
• 8. درخت‌های تصمیم‌گیری و جنگل‌های تصادفی در پیش‌بینی رویت
• 9. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای طبقه‌بندی رویت
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی: دقت، بازخوانی، F1-score
• 11. مقدمه‌ای بر مدل‌های خوشه‌بندی
• 12. خوشه‌بندی K-means برای شناسایی الگوهای رویت
• 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی برای تحلیل رویت
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های خوشه‌بندی: Silhouette score
• 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 16. تشخیص ناهنجاری با استفاده از Isolation Forest
• 17. تشخیص ناهنجاری با استفاده از One-Class SVM
• 18. انتخاب مدل مناسب برای سناریوهای مختلف رویت
• 19. آماده‌سازی مدل برای استقرار
• 20. استقرار مدل با استفاده از Flask
• 21. استقرار مدل با استفاده از FastAPI
• 22. استقرار مدل با استفاده از Docker
• 23. استقرار مدل بر روی پلتفرم‌های ابری (AWS، Azure، GCP)
• 24. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های استقرار یافته
• 25. مقیاس‌پذیری مدل‌های استقرار یافته
• 26. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های استقرار یافته
• 27. امنیت مدل‌های استقرار یافته
• 28. استفاده از API برای دسترسی به مدل‌های پیش‌بینی رویت
• 29. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی رویت
• 30. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی برای مدل‌سازی رفتار موجودات ناشناخته
• 31. شبیه‌سازی سناریوهای رویت با استفاده از یادگیری تقویتی
• 32. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 33. مدل‌سازی با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 34. بهبود دقت مدل با استفاده از روش‌های Ensemble
• 35. کار با داده‌های جغرافیکی و GIS در مدل‌سازی رویت
• 36. استفاده از نقشه‌های حرارتی (Heatmaps) برای تجسم رویت‌ها
• 37. تحلیل سری‌های زمانی رویت‌ها
• 38. پیاده‌سازی یک داشبورد تعاملی برای نمایش نتایج پیش‌بینی
• 39. بهبود مداوم مدل‌ها با استفاده از بازخورد کاربران
• 40. مستندسازی فرایند مدل‌سازی و استقرار
• 41. ملاحظات اخلاقی در مدل‌سازی رویت موجودات ناشناخته