کتاب دسته‌بندی داده‌های نامتوازن با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره دسته‌بندی داده‌های نامتوازن

موضوع کلی: مهارت‌های داده‌کاوی و تحلیل داده

موضوع میانی: قوانین دسته‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن
• 2. اهمیت دسته‌بندی داده‌های نامتوازن
• 3. بررسی انواع عدم تعادل در داده‌ها
• 4. شاخص‌های ارزیابی مدل در داده‌های نامتوازن
• 5. تکنیک‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Over-sampling)
• 6. تکنیک‌های نمونه‌برداری کمتر (Under-sampling)
• 7. ترکیب تکنیک‌های نمونه‌برداری
• 8. روش SMOTE و انواع آن
• 9. روش ADASYN و کاربردهای آن
• 10. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در داده‌های نامتوازن
• 11. درخت تصمیم و داده‌های نامتوازن
• 12. جنگل تصادفی و بهبود عملکرد در داده‌های نامتوازن
• 13. ماشین بردار پشتیبان (SVM) و داده‌های نامتوازن
• 14. شبکه‌های عصبی و مقابله با عدم تعادل
• 15. استفاده از هزینه‌گذاری (Cost-Sensitive Learning)
• 16. تنظیم آستانه تصمیم‌گیری برای بهبود دقت
• 17. روش‌های ترکیبی برای دسته‌بندی داده‌های نامتوازن
• 18. ارزیابی و مقایسه روش‌های مختلف
• 19. پیاده‌سازی عملی تکنیک‌های نمونه‌برداری در پایتون
• 20. استفاده از کتابخانه Imbalanced-Learn
• 21. کاربرد SMOTE در داده‌های تصویری
• 22. کاربرد ADASYN در داده‌های متنی
• 23. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن در داده‌های سری زمانی
• 24. استفاده از Ensemble Learning برای داده‌های نامتوازن
• 25. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی
• 26. روش‌های تشخیص ناهنجاری به عنوان جایگزینی برای داده‌های نامتوازن
• 27. بررسی موردی: تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
• 28. بررسی موردی: تشخیص بیماری‌های نادر
• 29. کاربرد دسته‌بندی داده‌های نامتوازن در تشخیص هرزنامه
• 30. کاربرد دسته‌بندی داده‌های نامتوازن در سیستم‌های توصیه‌گر
• 31. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه نظارتی در داده‌های نامتوازن
• 32. روش‌های یادگیری فعال برای کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار
• 33. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای داده‌های نامتوازن
• 34. اهمیت پیش‌پردازش داده‌ها در داده‌های نامتوازن
• 35. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس ویژگی‌های داده
• 36. تنظیم پارامترهای الگوریتم برای داده‌های نامتوازن
• 37. مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها با استفاده از معیارهای مختلف
• 38. بررسی چالش‌های موجود در داده‌های بسیار نامتوازن
• 39. روش‌های ارزیابی پایدار مدل در داده‌های نامتوازن
• 40. تاثیر حجم داده بر عملکرد مدل در داده‌های نامتوازن
• 41. استفاده از داده‌های خارجی برای بهبود عملکرد مدل
• 42. روش‌های مقابله با داده‌های گمشده در داده‌های نامتوازن
• 43. بررسی آینده پژوهی در زمینه دسته‌بندی داده‌های نامتوازن
• 44. کاربرد داده‌های نامتوازن در حوزه‌های مختلف علمی و صنعتی
• 45. معرفی منابع و ابزارهای مفید برای کار با داده‌های نامتوازن