فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی استخراج دانش از داده‌ها با استفاده از نرم‌افزار Weka

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی استخراج دانش از داده‌ها با استفاده از نرم‌افزار Weka

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های ساختاریافته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی علم داده و جایگاه تحلیل داده در تصمیم‌گیری‌های هوشمند
• 2. آشنایی با محیط نرم‌افزار Weka و ساختار داده‌های متنی و جدولی
• 3. استانداردهای آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل در محیط Weka
• 4. بررسی فرمت فایل‌های ARFF و نحوه تبدیل داده‌های اکسل به استانداردهای Weka
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌ها
• 6. روش‌های فیلتر کردن و انتخاب ویژگی‌های تأثیرگذار بر مدل
• 7. تجسم داده‌ها و تحلیل اکتشافی برای درک الگوهای پنهان
• 8. مفاهیم پایه یادگیری نظارت‌شده و دسته‌بندی داده‌ها
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های درخت تصمیم در نرم‌افزار Weka
• 10. تحلیل کارایی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
• 11. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از دقت مدل
• 12. استفاده از الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله مانند K-Nearest Neighbors
• 13. آشنایی با مدل‌های احتمالات بیز ساده در طبقه‌بندی داده‌ها
• 14. کاربرد الگوریتم‌های ماشین بردار پشتیبان در مسائل پیچیده
• 15. بهینه‌سازی پارامترهای مدل برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 16. مفاهیم یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 17. پیاده‌سازی الگوریتم K-Means برای گروه‌بندی داده‌های ساختاریافته
• 18. روش‌های تحلیل سلسله‌مراتبی خوشه‌ها در نرم‌افزار Weka
• 19. استخراج قوانین انجمنی و شناسایی روابط بین متغیرها
• 20. کاربرد الگوریتم Apriori در تحلیل سبد خرید و رفتار مصرف‌کننده
• 21. روش‌های کاهش ابعاد داده و تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 22. ترکیب مدل‌ها برای بهبود عملکرد سیستم‌های هوشمند
• 23. بررسی مفهوم بیش‌برازش و راهکارهای مقابله با آن در یادگیری ماشین
• 24. تفسیر خروجی‌های نرم‌افزار و گزارش‌گیری برای مدیران
• 25. استفاده از محیط Experimenter برای مقایسه چندین الگوریتم
• 26. تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی مقادیر عددی در داده‌های ساختاریافته
• 27. روش‌های پیش‌پردازش پیشرفته برای داده‌های نامتوازن
• 28. مدیریت داده‌های حجیم و بهینه‌سازی عملکرد در Weka
• 29. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی و الگوریتم‌های Boosting
• 30. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط واقعی و عملیاتی
• 31. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها مطابق ضوابط ملی
• 32. پروژه عملی استخراج دانش از یک پایگاه داده استاندارد
• 33. مستندسازی نتایج تحلیل و ارائه گزارش‌های فنی معتبر