دوره خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی و ترکیب با برچسب‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی و ترکیب با برچسب‌ها

موضوع کلی: علم و اکتشافات

موضوع میانی: تحلیل خوشه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه بر خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی
• 2. تفاوت‌های خوشه‌بندی نظارتی، نیمه‌نظارتی و غیرنظارتی
• 3. مفاهیم پایه: برچسب‌گذاری جزئی و داده‌های بدون برچسب
• 4. معیارهای ارزیابی کیفیت خوشه‌ها در محیط نیمه‌نظارتی
• 5. الگوریتم‌های کلاسیک: K-Means با محدودیت‌های برچسب
• 6. محدودیت‌های زوجی (Pairwise Constraints) در خوشه‌بندی
• 7. محدودیت‌های Must-Link و Cannot-Link: تعریف و کاربرد
• 8. تبدیل محدودیت‌ها به ماتریس‌های شباهت
• 9. روش‌های مبتنی بر گراف: Normalized Cuts با برچسب‌ها
• 10. یادگیری ماتریس شباهت با محدودیت‌ها (Metric Learning)
• 11. خوشه‌بندی طیفی نیمه‌نظارتی (Semi-supervised Spectral Clustering)
• 12. استفاده از برچسب‌ها برای تنظیم پارامترهای هسته (Kernel Parameters)
• 13. روش‌های مبتنی بر EM: Gaussian Mixture Models با برچسب‌های جزئی
• 14. بهینه‌سازی احتمالات پنهان در مدل‌های ترکیبی نیمه‌نظارتی
• 15. الگوریتم Constrained K-Means (COP-KMeans)
• 16. الگوریتم Constrained Spectral Clustering
• 17. الگوریتم Semi-Supervised DBSCAN
• 18. روش‌های مبتنی بر گسترش برچسب (Label Propagation) برای خوشه‌بندی
• 19. ترکیب Label Propagation با K-Means
• 20. یادگیری عمیق نیمه‌نظارتی برای خوشه‌بندی (Deep Semi-Supervised Clustering)
• 21. خودکدکنرهای محدودیت‌دار (Constrained Autoencoders)
• 22. شبکه‌های متضاد مولد (GAN) در خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی
• 23. روش‌های Contrastive Learning با برچسب‌های جزئی
• 24. یادگیری نمایش (Representation Learning) با محدودیت‌های زوجی
• 25. ارزیابی پایداری خوشه‌ها در وجود برچسب‌های نویزدار
• 26. استراتژی‌های انتخاب برچسب (Active Learning) برای بهبود خوشه‌بندی
• 27. بهینه‌سازی هزینه برچسب‌گذاری در محیط نیمه‌نظارتی
• 28. مدیریت برچسب‌های متناقض و نویزدار
• 29. تکنیک‌های تمیز کردن داده (Data Cleaning) قبل از خوشه‌بندی
• 30. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های نیمه‌نظارتی برای داده‌های بزرگ
• 31. پیاده‌سازی موازی و توزیع‌شده (Spark, Dask)
• 32. استفاده از کتابخانه‌های پایتون: scikit-learn, pyclustering, torch
• 33. طراحی پایپ‌لاین کامل: پیش‌پردازش، محدودیت‌ها، مدل، ارزیابی
• 34. معیارهای داخلی: Silhouette، Davies-Bouldin در حالت نیمه‌نظارتی
• 35. معیارهای خارجی: Adjusted Rand Index، NMI با برچسب‌های واقعی
• 36. تجسم نتایج: t-SNE، UMAP با برجسته‌سازی برچسب‌ها
• 37. مطالعه موردی: دسته‌بندی اسناد متنی با برچسب‌های جزئی
• 38. مطالعه موردی: بخش‌بندی تصاویر پزشکی با برچسب‌های محدود
• 39. مطالعه موردی: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 40. مطالعه موردی: خوشه‌بندی مشتریان با نظرات جزئی
• 41. مقایسه الگوریتم‌های کلاسیک و یادگیری عمیق در سناریوهای واقعی
• 42. تحلیل حساسیت به تعداد برچسب‌های اولیه
• 43. تأثیر توزیع برچسب‌ها بر عملکرد خوشه‌بندی
• 44. روش‌های ترکیبی (Ensemble) برای استحکام نتایج
• 45. استفاده از دانش پیشین (Domain Knowledge) به عنوان محدودیت‌ها
• 46. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی
• 47. تطبیق خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی با سیستم‌های توصیه‌گر
• 48. چالش‌های حریم خصوصی و اخلاقی در برچسب‌گذاری داده‌ها
• 49. بهینه‌سازی ابرپارامترها با Bayesian Optimization
• 50. ارزیابی پایداری در طول زمان (Concept Drift)
• 51. استقرار مدل در محیط تولید (Model Serving)
• 52. نظارت بر کیفیت خوشه‌ها پس از استقرار
• 53. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج برای ذینفعان
• 54. بهترین شیوه‌های توسعه و تست واحد برای کد خوشه‌بندی
• 55. مدیریت نسخه‌ها و بازتولیدپذیری آزمایش‌ها (MLflow, DVC)
• 56. بررسی مقالات مرجع و پیشرفت‌های اخیر (2020-2024)
• 57. معرفی دیتاست‌های استاندارد برای تست (UCI, MNIST, Reuters)
• 58. طراحی آزمایش‌های ablation برای درک اثر محدودیت‌ها
• 59. تحلیل پیچیدگی محاسباتی و حافظه
• 60. راهنمای عیب‌یابی خطاهای رایج در پیاده‌سازی
• 61. گسترش به داده‌های چندنمایی (Multi-view Clustering)
• 62. خوشه‌بندی نیمه‌نظارتی در سری‌های زمانی
• 63. کاربرد در بیوانفورماتیک: خوشه‌بندی ژن‌ها با برچسب‌های جزئی
• 64. کاربرد در پردازش زبان طبیعی: موضوع‌یابی نیمه‌نظارتی
• 65. کاربرد در بینایی ماشین: обнаружение объектов с частичными метками
• 66. ترکیب با یادگیری تقویتی برای انتخاب برچسب بهینه
• 67. بررسی اثرات نابرابری کلاس‌ها در برچسب‌گذاری
• 68. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) به عنوان محدودیت‌های معنایی
• 69. توسعه API برای دریافت پیش‌بینی خوشه در زمان واقعی
• 70. جمع‌بندی و مسیرهای تحقیقاتی آینده