کتاب ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های دسته‌بندی با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های دسته‌بندی

موضوع کلی: مهارت‌های داده‌کاوی و تحلیل داده

موضوع میانی: قوانین دسته‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی: مفاهیم پایه
• 2. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، بازیابی و F1-score
• 3. ماتریس درهم‌ریختگی: تحلیل و تفسیر
• 4. منحنی ROC و AUC: درک و کاربرد
• 5. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation): روش‌ها و مزایا
• 6. اعتبارسنجی k-fold: پیاده‌سازی و تفسیر نتایج
• 7. اعتبارسنجی Leave-One-Out: کاربردها و محدودیت‌ها
• 8. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting): تشخیص و راه‌حل‌ها
• 9. تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning): اهمیت و روش‌ها
• 10. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search): بهینه‌سازی پارامترها
• 11. جستجوی تصادفی (Random Search): مزایا و معایب
• 12. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: معرفی و کاربرد
• 13. اهمیت ویژگی (Feature Importance): شناسایی ویژگی‌های کلیدی
• 14. انتخاب ویژگی (Feature Selection): روش‌ها و تکنیک‌ها
• 15. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): PCA و t-SNE
• 16. مدل‌های دسته‌بندی خطی: رگرسیون لجستیک
• 17. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM): اصول و کاربرد
• 18. درخت‌های تصمیم‌گیری: ساختار و تفسیر
• 19. جنگل تصادفی (Random Forest): بهبود عملکرد و کاهش بیش‌برازش
• 20. تقویت گرادیانی (Gradient Boosting): XGBoost و LightGBM
• 21. شبکه‌های عصبی: مفاهیم پایه و معماری
• 22. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN): کاربرد در داده‌های تصویری
• 23. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN): کاربرد در داده‌های سری زمانی
• 24. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی چند کلاسه
• 25. تکنیک‌های مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 26. نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling) و نمونه‌برداری کمتر (Undersampling)
• 27. SMOTE: تولید داده‌های مصنوعی برای داده‌های نامتعادل
• 28. هزینه‌های حساس (Cost-Sensitive Learning): تنظیم هزینه‌ها برای کلاس‌های مختلف
• 29. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی با داده‌های بزرگ
• 30. مقیاس‌پذیری (Scalability): چالش‌ها و راه‌حل‌ها
• 31. یادگیری نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning): استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری نشده
• 32. یادگیری انتقالی (Transfer Learning): استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 33. تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability): SHAP و LIME
• 34. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی در محیط‌های واقعی
• 35. نظارت بر مدل (Model Monitoring): تشخیص افت عملکرد
• 36. بازآموزی مدل (Model Retraining): به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 37. بهینه‌سازی سرعت مدل: کاهش زمان پیش‌بینی
• 38. بهینه‌سازی حافظه مدل: کاهش حجم مدل
• 39. استفاده از پایگاه‌های داده برای مدیریت داده‌های دسته‌بندی
• 40. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی در داده‌های متنی
• 41. پردازش زبان طبیعی (NLP): پیش‌پردازش متن
• 42. مدل‌های دسته‌بندی متن: Naive Bayes و TF-IDF
• 43. ارزیابی مدل‌های دسته‌بندی در داده‌های تصویری
• 44. استخراج ویژگی از تصاویر: SIFT و HOG
• 45. مدل‌های دسته‌بندی تصویر: استفاده از CNNهای پیش‌آموزش‌دیده