فلش‌کارت‌های آموزشی تشخیص ناهنجاری با رویکردهای بیانی: اصول و پیاده‌سازی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تشخیص ناهنجاری با رویکردهای بیانی: اصول و پیاده‌سازی

موضوع کلی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌ها

موضوع میانی: تشخیص ناهنجاری و کاربردهای آن

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری
• 2. مفاهیم پایه و تعاریف کلیدی
• 3. انواع ناهنجاری‌ها: نقطه‌ای، جمعی و زمانی
• 4. روش‌های آماری در تشخیص ناهنجاری
• 5. توزیع‌های آماری و تشخیص پرت‌ها
• 6. روش‌های مبتنی بر فاصله: k-نزدیک‌ترین همسایه
• 7. روش‌های مبتنی بر چگالی: DBSCAN
• 8. روش‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 9. جنگل تصادفی برای تشخیص ناهنجاری
• 10. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای تشخیص ناهنجاری
• 11. شبکه‌های عصبی خودرمزگذار (Autoencoders)
• 12. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تشخیص ناهنجاری سری‌های زمانی
• 13. روش‌های مبتنی بر خوشه‌بندی
• 14. خوشه‌بندی K-Means برای تشخیص ناهنجاری
• 15. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 16. تشخیص ناهنجاری در داده‌های چندبعدی
• 17. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی برای تشخیص ناهنجاری
• 18. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 19. تحلیل تفکیک خطی (LDA)
• 20. روش‌های مبتنی بر قوانین و منطق فازی
• 21. سیستم‌های خبره برای تشخیص ناهنجاری
• 22. تشخیص ناهنجاری در داده‌های متنی
• 23. پردازش زبان طبیعی (NLP) و تشخیص ناهنجاری
• 24. تشخیص ناهنجاری در تصاویر و ویدئوها
• 25. بینایی ماشین و تشخیص ناهنجاری
• 26. تشخیص ناهنجاری در شبکه‌های اجتماعی
• 27. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و تشخیص رفتارهای غیرمعمول
• 28. تشخیص ناهنجاری در داده‌های تراکنشی
• 29. تشخیص تقلب در کارت‌های اعتباری
• 30. تشخیص ناهنجاری در داده‌های حسگرها
• 31. تشخیص خطا در سیستم‌های صنعتی
• 32. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پزشکی
• 33. تشخیص بیماری‌های نادر
• 34. تشخیص ناهنجاری در داده‌های ترافیکی
• 35. تشخیص حوادث رانندگی
• 36. تشخیص ناهنجاری در سیستم‌های امنیتی
• 37. تشخیص حملات سایبری
• 38. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 39. معیارهای ارزیابی: دقت، بازیابی، F1-score
• 40. منحنی ROC و AUC
• 41. مجموعه داده‌های استاندارد برای تشخیص ناهنجاری
• 42. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری با پایتون و کتابخانه scikit-learn
• 43. پیاده‌سازی تشخیص ناهنجاری با پایتون و کتابخانه TensorFlow/Keras
• 44. مقایسه روش‌های مختلف تشخیص ناهنجاری
• 45. انتخاب روش مناسب بر اساس نوع داده و کاربرد
• 46. بهینه‌سازی پارامترهای مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 47. روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search) و بهینه‌سازی بیزی
• 48. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص ناهنجاری
• 49. روش‌های توضیح‌پذیری هوش مصنوعی (XAI)
• 50. کاربردهای تشخیص ناهنجاری در صنایع مختلف
• 51. تشخیص ناهنجاری در صنعت مالی
• 52. تشخیص ناهنجاری در صنعت تولید
• 53. تشخیص ناهنجاری در صنعت بهداشت و درمان
• 54. تشخیص ناهنجاری در صنعت انرژی
• 55. چالش‌ها و محدودیت‌های تشخیص ناهنجاری
• 56. داده‌های نامتعادل و روش‌های مقابله با آن
• 57. داده‌های با نویز و روش‌های پیش‌پردازش
• 58. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
• 59. آینده تشخیص ناهنجاری و روندهای جدید
• 60. یادگیری تقویتی برای تشخیص ناهنجاری
• 61. یادگیری فعال برای تشخیص ناهنجاری
• 62. یادگیری بدون نظارت عمیق برای تشخیص ناهنجاری
• 63. مفاهیم پیشرفته در تشخیص ناهنجاری
• 64. تشخیص ناهنجاری چندمتغیره
• 65. تشخیص ناهنجاری با رویکرد ترکیبی
• 66. تشخیص ناهنجاری در جریان داده (Stream Data)
• 67. تکنیک‌های تشخیص ناهنجاری در مقیاس بزرگ
• 68. استفاده از Spark و Hadoop برای تشخیص ناهنجاری