دوره مدل‌سازی پیشرفته یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتارهای اجتماعی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدل‌سازی پیشرفته یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتارهای اجتماعی

موضوع کلی: علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی

موضوع میانی: مدل‌سازی یادگیری ماشینی و یادگیری کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم رفتاری و مدل‌سازی اجتماعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین برای پیش‌بینی رفتار
• 3. مرور الگوریتم‌های پایه یادگیری ماشین (رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی)
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی رفتاری
• 5. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی رفتار
• 6. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 7. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی رفتار
• 8. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رفتاری (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, AUC-ROC)
• 9. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
• 10. مدل‌سازی رگرسیونی برای پیش‌بینی رفتارهای کمی
• 11. مدل‌سازی طبقه‌بندی برای پیش‌بینی رفتارهای کیفی
• 12. درخت‌های تصمیم و جنگل تصادفی در پیش‌بینی رفتار
• 13. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای پیش‌بینی رفتار
• 14. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN) برای پیش‌بینی رفتار
• 15. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN) و کاربرد آن‌ها در علوم رفتاری
• 16. یادگیری تقویتی و مدل‌سازی رفتارهای پویا
• 17. مدل‌سازی سری‌های زمانی برای پیش‌بینی رفتار در طول زمان
• 18. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تحلیل احساسات در شبکه‌های اجتماعی
• 19. تحلیل شبکه‌های اجتماعی (SNA) و پیش‌بینی رفتار گروهی
• 20. مدل‌سازی رفتاری بر اساس داده‌های مکانی
• 21. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) در رفتارهای اجتماعی
• 22. مدل‌سازی رفتار کاربر در سیستم‌های توصیه‌گر
• 23. پیش‌بینی ترک خدمت مشتریان (Churn Prediction)
• 24. مدل‌سازی ریسک در رفتارهای مالی
• 25. پیش‌بینی جرم و امنیت اجتماعی
• 26. مدل‌سازی رفتارهای بهداشتی و سلامت
• 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در مدل‌سازی رفتار
• 28. یادگیری فعال (Active Learning) و جمع‌آوری داده‌های هدفمند
• 29. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainable AI - XAI) در پیش‌بینی رفتار
• 30. روش‌های کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌های پیش‌بینی رفتار
• 31. استفاده از داده‌های چندوجهی (Multimodal Data) برای پیش‌بینی رفتار
• 32. مدل‌سازی رفتار با استفاده از داده‌های حسگر (Sensor Data)
• 33. مدل‌سازی رفتارهای آنلاین و تعامل با وب‌سایت
• 34. مدل‌سازی رفتارهای خرید و بازاریابی
• 35. مدل‌سازی رفتارهای سیاسی و افکار عمومی
• 36. کاربرد یادگیری ماشین در تشخیص اخبار جعلی (Fake News Detection)
• 37. مدل‌سازی رفتارهای تقلب (Fraud Detection)
• 38. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning) برای داده‌های رفتاری محدود
• 39. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) در تحلیل رفتار
• 40. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود مدل‌ها
• 41. بهینه‌سازی هایپرپارامترها (Hyperparameter Optimization)
• 42. استقرار مدل‌های پیش‌بینی رفتار (Model Deployment)
• 43. نظارت بر عملکرد مدل و بازآموزی (Model Monitoring and Retraining)
• 44. ملاحظات اخلاقی در پیش‌بینی رفتار و حفظ حریم خصوصی