کتاب راهنمای کاربردی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بین با استفاده از یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی طراحی و پیاده‌سازی مدل‌های پیش‌بین با استفاده از یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینانه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با چرخه حیات پروژه‌های علم داده
• 3. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته
• 4. روش‌های پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 5. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 6. تحلیل اکتشافی داده‌ها و بصری‌سازی الگوها
• 7. آشنایی با محیط‌های برنامه‌نویسی پایتون برای یادگیری ماشین
• 8. مفاهیم ریاضی و آماری پایه در مدل‌سازی پیش‌بینانه
• 9. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 10. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 11. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌سازی
• 12. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 13. رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در طبقه‌بندی
• 14. الگوریتم‌های طبقه‌بندی با استفاده از نزدیک‌ترین همسایگی
• 15. ماشین‌های بردار پشتیبان و کاربرد در جداسازی داده‌ها
• 16. درخت‌های تصمیم و معیارهای تقسیم‌بندی داده‌ها
• 17. جنگل‌های تصادفی و بهبود پایداری مدل
• 18. الگوریتم‌های تقویت گرادیان برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 19. خوشه‌بندی با استفاده از الگوریتم کا-میانگین
• 20. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 21. مدیریت عدم توازن داده‌ها در مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. تنظیم ابرپارامترها برای بهینه‌سازی مدل
• 23. استفاده از کتابخانه سای‌کیت لرن برای پیاده‌سازی مدل‌ها
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
• 25. پیش‌بینی تقاضا و فروش با مدل‌های رگرسیونی
• 26. تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های تراکنشی
• 27. استفاده از مدل‌های پیش‌بین در بهینه‌سازی فرآیندهای سازمانی
• 28. بررسی اخلاق در یادگیری ماشین و حریم خصوصی داده‌ها
• 29. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های پیش‌بین
• 30. استقرار و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 31. پایش و نگهداری مدل‌ها پس از پیاده‌سازی
• 32. مطالعه موردی طراحی مدل پیش‌بین برای داده‌های کسب‌وکار
• 33. بهینه‌سازی مصرف منابع در مدل‌های محاسباتی
• 34. مسیرهای پیشرفته در یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 35. آینده هوش مصنوعی و جایگاه آن در تحول دیجیتال کشور