فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع داده‌کاوی و تحلیل هوشمند داده‌ها با نرم‌افزار WEKA

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع داده‌کاوی و تحلیل هوشمند داده‌ها با نرم‌افزار WEKA

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در داده‌کاوی و هوش مصنوعی
• 2. معرفی محیط نرم‌افزاری وکا و نصب آن
• 3. ساختار داده‌ها و فرمت فایل‌های آر‌اف‌اف در وکا
• 4. آشنایی با محیط اکسپلورر در نرم‌افزار وکا
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی نویزها
• 6. مدیریت ویژگی‌ها و حذف داده‌های پرت
• 7. روش‌های استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 8. فیلترهای نظارتی و غیرنظارتی در پیش‌پردازش
• 9. بصری‌سازی داده‌ها برای تحلیل اکتشافی
• 10. شناسایی همبستگی میان متغیرها
• 11. مفهوم یادگیری نظارت‌شده و دسته‌بندی
• 12. الگوریتم‌های درخت تصمیم و قوانین تولید درخت
• 13. بهینه‌سازی درخت‌های تصمیم با هرس کردن
• 14. روش‌های مبتنی بر احتمال و طبقه‌بندی بیز ساده
• 15. الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله و همسایگی نزدیک
• 16. ماشین‌های بردار پشتیبان در محیط وکا
• 17. کاربرد شبکه‌های عصبی مصنوعی در طبقه‌بندی
• 18. ارزیابی مدل‌ها با روش‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 19. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های دقت
• 20. منحنی‌های تشخیص عملکرد و تحلیل بازدهی
• 21. خوشه‌بندی داده‌ها و الگوریتم کا-میانگین
• 22. خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی و کاربرد آن در تحلیل مشتریان
• 23. قوانین انجمنی و الگوریتم آپریوری
• 24. تحلیل سبد خرید با استفاده از قوانین انجمنی
• 25. روش‌های انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد داده
• 26. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در کاهش پیچیدگی داده‌ها
• 27. استفاده از محیط اکسپریمنت برای مقایسه الگوریتم‌ها
• 28. روش‌های ترکیبی و تقویت مدل‌ها برای بهبود دقت
• 29. کاربرد وکا در تحلیل داده‌های پزشکی و سلامت
• 30. تحلیل داده‌های صنعتی و پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 31. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی مجاز
• 32. استفاده از رابط خط فرمان در وکا برای اتوماسیون
• 33. معرفی محیط نالج‌فلو برای طراحی جریان کار
• 34. طراحی سیستم‌های تحلیل خودکار با نالج‌فلو
• 35. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین روی داده‌های بزرگ
• 36. نکات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 37. استانداردهای گزارش‌دهی نتایج داده‌کاوی
• 38. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌ها با تنظیم پارامترها
• 39. آمادگی برای استقرار مدل‌های داده‌کاوی در محیط عملیاتی
• 40. جمع‌بندی و مسیر پیشرفت در علوم داده و هوش مصنوعی