فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از چارچوب ML.NET در توسعه نرم‌افزار

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی یادگیری ماشین با استفاده از چارچوب ML.NET در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌ها در محیط دات‌نت

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و جایگاه آن در اکوسیستم دات‌نت
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای ML.NET
• 3. ساختار پروژه و معماری یادگیری ماشین در دات‌نت
• 4. آشنایی با کلاس‌ها و اینترفیس‌های اصلی در کتابخانه ML.NET
• 5. مفاهیم پایه پردازش داده و بارگذاری فایل‌های متنی و جدولی
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها با استفاده از تبدیل‌های داده‌ای
• 7. کار با ستون‌های داده و نگاشت انواع داده‌ها در ML.NET
• 8. بررسی آماری داده‌ها برای تحلیل ویژگی‌ها
• 9. مفهوم مدل در یادگیری ماشین و چرخه حیات آن
• 10. پیاده‌سازی اولین مدل رگرسیون خطی برای پیش‌بینی مقادیر عددی
• 11. ارزیابی دقت مدل‌های رگرسیون با معیارهای استاندارد
• 12. مفاهیم طبقه‌بندی باینری و الگوریتم‌های مرتبط
• 13. آموزش مدل طبقه‌بندی دوکلاسه با ML.NET
• 14. معیارهای ارزیابی در طبقه‌بندی مانند دقت و ماتریس اغتشاش
• 15. کار با الگوریتم‌های طبقه‌بندی چندکلاسه
• 16. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای موثر در یادگیری
• 17. استفاده از تبدیل‌های متنی برای تحلیل داده‌های نوشتاری
• 18. پیاده‌سازی سیستم‌های خوشه‌بندی برای تحلیل گروه‌های داده
• 19. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل و تنظیم هایپرپارامترها
• 20. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در دات‌نت
• 21. کار با مدل‌های یادگیری عمیق در ML.NET با پشتیبانی از TensorFlow
• 22. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در برنامه‌های وب ASP.NET Core
• 23. استفاده از مدل‌های هوشمند در برنامه‌های دسکتاپ با WPF و WinForms
• 24. به‌کارگیری مدل در محیط‌های ابری و سرویس‌های Azure
• 25. مدیریت چرخه حیات مدل و بازآموزی خودکار
• 26. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 27. پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهادگر با استفاده از ماتریس فاکتورگیری
• 28. کار با سری‌های زمانی و پیش‌بینی داده‌های وابسته به زمان
• 29. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش مجموعه‌داده‌های حجیم
• 30. استفاده از خط لوله‌های یادگیری ماشین برای پردازش‌های جریانی
• 31. تکنیک‌های پیشرفته در پیش‌پردازش داده‌های نامتوازن
• 32. امنیت و حفاظت از داده‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 33. تست واحد و اطمینان از کیفیت مدل‌های یادگیری ماشین
• 34. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل
• 35. آشنایی با ابزار ML.NET Model Builder
• 36. استفاده از CLI در ML.NET برای تسریع در تولید مدل
• 37. بررسی موارد کاربرد عملی در تحلیل داده‌های کسب‌وکار
• 38. نکات کلیدی در استقرار مدل‌های هوشمند در سازمان‌ها