کتاب ارزیابی مدل در دنیای واقعی: پیاده‌سازی و نظارت با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی مدل در دنیای واقعی: پیاده‌سازی و نظارت

موضوع کلی: علم داده

موضوع میانی: ارزیابی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. ارزیابی مدل: مفاهیم و ضرورت‌ها
• 2. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. آماده‌سازی داده‌ها برای ارزیابی مدل
• 4. تکنیک‌های تقسیم داده: آموزش، اعتبارسنجی و تست
• 5. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): روش‌ها و کاربردها
• 6. بایاس و واریانس: درک مفاهیم و تاثیر آن‌ها بر ارزیابی
• 7. ارزیابی مدل‌های رگرسیون: معیارهای رایج
• 8. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی: معیارهای رایج
• 9. منحنی ROC و AUC: تفسیر و کاربرد
• 10. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix): تحلیل نتایج
• 11. روش‌های ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 12. ارزیابی مدل‌های کاهش ابعاد
• 13. ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 14. اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance): روش‌ها و تفسیر
• 15. انتخاب مدل: مقایسه و انتخاب بهترین مدل
• 16. تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning): روش‌های بهینه‌سازی
• 17. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
• 18. ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی
• 19. پیاده‌سازی مدل در محیط‌های واقعی
• 20. نظارت بر عملکرد مدل: جمع‌آوری داده‌ها و метریک‌ها
• 21. انحراف مفهومی (Concept Drift): تشخیص و مقابله
• 22. تجدید آموزش مدل (Model Retraining): استراتژی‌ها و زمان‌بندی
• 23. مسائل مربوط به داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 24. تکنیک‌های برخورد با داده‌های نامتوازن
• 25. ارزیابی مدل‌های سری زمانی
• 26. آزمون A/B: مقایسه مدل‌های مختلف در عمل
• 27. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 28. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 29. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 30. استفاده از ابزارهای ارزیابی مدل: Scikit-learn، TensorFlow، PyTorch
• 31. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر Ensemble
• 32. ملاحظات مربوط به مقیاس‌پذیری در ارزیابی مدل
• 33. ارزیابی مدل در محیط‌های ابری
• 34. استفاده از داشبوردهای نظارتی برای ارزیابی مدل
• 35. ارزیابی مدل‌های توصیه (Recommender Systems)
• 36. ارزیابی مدل‌های تشخیص تقلب (Fraud Detection)
• 37. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی تقاضا (Demand Forecasting)
• 38. ارزیابی مدل‌های تشخیص تصویر پزشکی (Medical Image Analysis)
• 39. ارزیابی مدل‌های تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
• 40. ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء (Object Detection)
• 41. ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی (Machine Translation)
• 42. ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن (Text Summarization)
• 43. ارزیابی مدل‌های تولید متن (Text Generation)
• 44. مستندسازی فرایند ارزیابی مدل
• 45. چالش‌ها و بهترین روش‌ها در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین