فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی الگوریتم بیز ساده (Naive Bayes) در تحلیل داده و سیستم‌های تصمیم‌یار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی الگوریتم بیز ساده (Naive Bayes) در تحلیل داده و سیستم‌های تصمیم‌یار

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: الگوریتم‌های طبقه‌بندی آماری و احتمالات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمالات و استنتاج آماری در علوم داده
• 2. مفهوم فضای نمونه و متغیرهای تصادفی در یادگیری ماشین
• 3. احتمال شرطی و کاربرد آن در پیش‌بینی
• 4. قضیه بیز و اهمیت آن در مدل‌سازی آماری
• 5. مفهوم استقلال شرطی در الگوریتم‌های طبقه‌بندی
• 6. معرفی الگوریتم بیز ساده و فرضیات بنیادین آن
• 7. ساختار ریاضی مدل بیز ساده در مسائل طبقه‌بندی
• 8. توزیع‌های احتمالاتی در مدل‌سازی ویژگی‌های داده
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها برای استفاده در مدل‌های احتمالی
• 10. مدیریت داده‌های گسسته و طبقه‌بندی متن
• 11. تکنیک‌های نرمال‌سازی داده‌های عددی برای مدل بیز
• 12. برآورد پارامترها با استفاده از حداکثر درست‌نمایی
• 13. روش‌های هموارسازی برای مقابله با احتمال صفر
• 14. پیاده‌سازی گام‌به‌گام الگوریتم بیز ساده با پایتون
• 15. تحلیل کارایی مدل با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 16. سنجش دقت مدل با معیارهای صحت و فراخوانی
• 17. ارزیابی مدل با استفاده از میانگین وزنی و F-score
• 18. کاربرد بیز ساده در فیلتر کردن هرزنامه‌های متنی
• 19. پیاده‌سازی سیستم‌های دسته‌بندی موضوعی اسناد
• 20. تحلیل احساسات متن با استفاده از مدل‌های احتمالی
• 21. کاربرد بیز ساده در تشخیص ناهنجاری در داده‌های شبکه
• 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 23. بررسی نقاط قوت و محدودیت‌های الگوریتم بیز ساده
• 24. مقایسه بیز ساده با سایر الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 25. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای پیاده‌سازی مدل
• 26. آماده‌سازی مجموعه‌های داده برای آموزش سیستم‌های تصمیم‌یار
• 27. اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی پایداری مدل
• 28. تکنیک‌های کاهش ابعاد و تأثیر آن بر مدل بیز
• 29. مدیریت ویژگی‌های مفقود در داده‌های آموزشی
• 30. پیاده‌سازی یک سیستم تصمیم‌یار ساده برای تحلیل داده‌های اقتصادی
• 31. ارائه گزارش‌های تحلیلی مبتنی بر خروجی‌های مدل
• 32. بررسی ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 33. اصول مستندسازی مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. توسعه سیستم‌های پشتیبان تصمیم در محیط‌های صنعتی
• 35. نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌های احتمالی در محیط عملیاتی