کتاب اصول و کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های صنعتی و پژوهشی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اصول و کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های صنعتی و پژوهشی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین در علوم داده
• 2. مرور ابزارهای برنامه‌نویسی پایتون برای تحلیل داده
• 3. پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های خام صنعتی
• 4. روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و مصورسازی آماری
• 6. مفهوم یادگیری نظارت‌شده و جداسازی مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی
• 7. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با استفاده از معیارهای خطا
• 9. الگوریتم رگرسیون لجستیک و کاربرد آن در طبقه‌بندی
• 10. مفاهیم پایه درخت‌های تصمیم و معیارهای انشعاب
• 11. بهینه‌سازی مدل‌های درختی و جلوگیری از بیش‌برازش
• 12. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در تحلیل‌های طبقه‌بندی
• 13. روش‌های کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 14. مبانی یادگیری بدون نظارت و الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 15. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و الگوریتم کی-میانگین
• 16. استفاده از ماشین بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
• 17. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 18. توابع فعال‌ساز و نقش آن‌ها در یادگیری مدل
• 19. معرفی یادگیری گروهی و الگوریتم جنگل تصادفی
• 20. روش‌های تقویت گرادیان در بهبود دقت مدل
• 21. تنظیم فراپارامترها و روش‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 22. شناسایی و تحلیل داده‌های پرت در فرآیندهای صنعتی
• 23. کاربرد یادگیری ماشین در نگهداری و تعمیرات پیشگیرانه
• 24. پیش‌بینی تقاضا و مدیریت موجودی با مدل‌های سری زمانی
• 25. بهینه‌سازی فرآیندهای تولید با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری
• 26. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در الگوریتم‌ها
• 27. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در پروژه‌های تحلیل صنعتی
• 28. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 29. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های عملیاتی
• 30. پایش و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین پس از استقرار
• 31. آینده هوش مصنوعی در صنایع ملی و چشم‌انداز پژوهشی