فلش‌کارت‌های آموزشی جامع کاربردی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع کاربردی یادگیری ماشین و الگوریتم‌های طبقه‌بندی داده‌ها

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین علوم داده و یادگیری ماشین
• 2. انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آماری در یادگیری ماشین
• 3. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 4. روش‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های مؤثر
• 5. آشنایی با کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای تحلیل داده
• 6. مبانی یادگیری نظارت‌شده و تقسیم‌بندی داده‌ها
• 7. الگوریتم رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 8. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطا
• 9. الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی دودویی
• 10. مفهوم طبقه‌بندی‌کننده‌های احتمالی و قضیه بیز
• 11. پیاده‌سازی طبقه‌بندی‌کننده بیز ساده
• 12. الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی در فضای ویژگی‌ها
• 13. انتخاب بهینه پارامتر K در الگوریتم KNN
• 14. درخت‌های تصمیم و معیارهای شکاف داده‌ها
• 15. روش‌های هرس کردن درخت برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 16. الگوریتم‌های ترکیبی و جنگل‌های تصادفی
• 17. مبانی ماشین‌های بردار پشتیبان
• 18. توابع هسته و کاربرد آن‌ها در داده‌های غیرخطی
• 19. روش‌های بهینه‌سازی و گرادیان کاهشی
• 20. یادگیری نظارت‌نشده و خوشه‌بندی داده‌ها
• 21. الگوریتم K-Means و تحلیل خوشه‌ها
• 22. روش‌های سلسله‌مراتبی در خوشه‌بندی
• 23. ارزیابی کیفیت خوشه‌بندی با معیارهای آماری
• 24. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی و پرسپترون
• 25. معماری لایه‌های پنهان و توابع فعال‌ساز
• 26. پس‌انتشار خطا و آموزش شبکه‌های عصبی
• 27. آشنایی با یادگیری عمیق و کاربردهای آن
• 28. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 29. مفهوم سوگیری و واریانس در مدل‌های یادگیری
• 30. تکنیک‌های منظم‌سازی برای بهبود تعمیم‌پذیری
• 31. تحلیل منحنی‌های ROC و AUC در طبقه‌بندی
• 32. ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های دقت و بازیابی
• 33. پیاده‌سازی پروژه‌های طبقه‌بندی داده‌های ساختاریافته
• 34. مدیریت داده‌های نامتوازن در مدل‌های طبقه‌بندی
• 35. مقدمه‌ای بر استخراج ویژگی‌های متن و پردازش زبان طبیعی
• 36. کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل‌های مالی و اقتصادی
• 37. اخلاق در هوش مصنوعی و حریم خصوصی داده‌ها
• 38. نحوه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در سامانه‌های کاربردی
• 39. مستندسازی پروژه‌های هوش مصنوعی و گزارش‌دهی نتایج
• 40. آینده هوش مصنوعی و مسیرهای توسعه در صنعت و پژوهش