فلش‌کارت‌های آموزشی پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد با مدل‌های پیش‌بینی‌گر

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی و ارزیابی عملکرد با مدل‌های پیش‌بینی‌گر

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌گر

موضوع میانی: مدل‌سازی آماری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌گر
• 2. مفاهیم پایه آمار و احتمال در پیش‌بینی
• 3. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 4. کاوش داده‌ها و شناسایی الگوها
• 5. انتخاب ویژگی‌های مهم برای مدل‌سازی
• 6. مقدمه‌ای بر رگرسیون خطی
• 7. رگرسیون چندگانه و تفسیر نتایج
• 8. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون
• 9. شناخت و رفع مشکل چندخطی
• 10. مدل‌سازی رگرسیون لجستیک
• 11. پیش‌بینی داده‌های دسته‌ای با رگرسیون لجستیک
• 12. ارزیابی مدل‌های رگرسیون لجستیک
• 13. مقدمه‌ای بر درخت‌های تصمیم
• 14. ساخت و تفسیر درخت‌های تصمیم
• 15. الگوریتم‌های جنگل تصادفی
• 16. بهینه‌سازی پارامترهای درخت‌های تصمیم
• 17. مقدمه‌ای بر ماشین‌های بردار پشتیبان
• 18. دسته‌بندی با ماشین‌های بردار پشتیبان
• 19. انتخاب هسته مناسب برای SVM
• 20. ارزیابی عملکرد SVM
• 21. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مفاهیم پایه
• 22. معماری شبکه‌های عصبی
• 23. آموزش شبکه‌های عصبی با الگوریتم پس‌انتشار
• 24. بهینه‌سازی شبکه‌های عصبی
• 25. مقدمه‌ای بر خوشه‌بندی
• 26. الگوریتم K-Means
• 27. ارزیابی خوشه‌بندی
• 28. تحلیل سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 29. مدل‌های ARIMA
• 30. پیش‌بینی با مدل‌های نمایی
• 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 32. انتخاب مدل مناسب با استفاده از اعتبارسنجی متقابل
• 33. مقدمه‌ای بر کاهش ابعاد
• 34. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 35. کاربرد PCA در پیش‌بینی
• 36. روش‌های مقابله با داده‌های پرت
• 37. شناسایی و حذف داده‌های پرت
• 38. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن
• 39. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
• 40. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در داده‌های نامتوازن
• 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 42. کاربردهای یادگیری تقویتی در پیش‌بینی
• 43. مقدمه‌ای بر روش‌های ترکیبی (Ensemble Methods)
• 44. Boosting و کاربردهای آن
• 45. Stacking و کاربردهای آن
• 46. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی بقا
• 47. منحنی کاپلان-مایر
• 48. مدل پراپرتشنال هازاردز (Proportional Hazards)
• 49. ارزیابی مدل‌های بقا
• 50. مفاهیم اولیه داده‌کاوی
• 51. الگوریتم‌های داده‌کاوی
• 52. استفاده از داده‌کاوی در پیش‌بینی
• 53. مدل‌سازی ریسک و ارزیابی آن
• 54. شناخت انواع ریسک‌ها
• 55. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی در مدیریت ریسک
• 56. مقدمه‌ای بر تحلیل حساسیت
• 57. تعیین اهمیت متغیرها در مدل
• 58. تحلیل سناریو
• 59. تفسیر نتایج مدل‌های پیش‌بینی
• 60. ارائه نتایج به ذینفعان
• 61. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده
• 62. حریم خصوصی داده‌ها
• 63. مسئولیت‌پذیری در مدل‌سازی پیش‌بینی
• 64. کاربردهای پیش‌بینی در بازاریابی
• 65. پیش‌بینی رفتار مشتری
• 66. هدف‌گذاری بازاریابی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 67. کاربردهای پیش‌بینی در مالی
• 68. پیش‌بینی قیمت سهام
• 69. ارزیابی اعتبار با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 70. کاربردهای پیش‌بینی در زنجیره تامین
• 71. پیش‌بینی تقاضا
• 72. بهینه‌سازی موجودی با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 73. کاربردهای پیش‌بینی در بهداشت و درمان
• 74. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها
• 75. تشخیص بیماری با استفاده از مدل‌های پیش‌بینی
• 76. استفاده از ابزارهای نرم‌افزاری برای مدل‌سازی پیش‌بینی (R, Python)
• 77. کار با کتابخانه‌های پرکاربرد در علم داده
• 78. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های NoSQL
• 79. کاربرد پایگاه داده‌های NoSQL در علم داده
• 80. مقدمه‌ای بر محاسبات ابری (Cloud Computing)
• 81. استفاده از خدمات ابری برای مدل‌سازی پیش‌بینی
• 82. مفاهیم Big Data و چالش‌های آن
• 83. پردازش و تحلیل داده‌های بزرگ
• 84. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق (Deep Learning)
• 85. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
• 86. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 87. کاربرد یادگیری عمیق در پیش‌بینی تصویر و متن
• 88. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 89. تحلیل احساسات با استفاده از NLP
• 90. خلاصه‌سازی متن با استفاده از NLP
• 91. مقدمه‌ای بر بینایی ماشین (Computer Vision)
• 92. تشخیص اشیا با استفاده از بینایی ماشین
• 93. تفسیر تصاویر پزشکی با استفاده از بینایی ماشین
• 94. مقدمه‌ای بر اینترنت اشیا (IoT)
• 95. جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از سنسورهای IoT
• 96. پیش‌بینی با استفاده از داده‌های IoT