فلش‌کارت‌های آموزشی تعادل‌سازی سری‌های زمانی چند کلاسه: تکنیک‌ها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تعادل‌سازی سری‌های زمانی چند کلاسه: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: علم داده

موضوع میانی: سری‌های زمانی و پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سری‌های زمانی چند کلاسه
• 2. چالش‌های عدم تعادل در سری‌های زمانی
• 3. اهمیت تعادل‌سازی داده‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 4. معرفی معیارهای ارزیابی برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 5. تکنیک‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling)
• 6. SMOTE برای سری‌های زمانی: مبانی و پیاده‌سازی
• 7. ADASYN برای سری‌های زمانی: مبانی و پیاده‌سازی
• 8. تکنیک‌های نمونه‌برداری کمتر (Undersampling)
• 9. NearMiss برای سری‌های زمانی: مبانی و پیاده‌سازی
• 10. تکنیک‌های ترکیبی نمونه‌برداری
• 11. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی
• 12. GANs برای تولید داده‌های سری زمانی
• 13. تکنیک‌های وزن‌دهی به نمونه‌ها
• 14. Cost-Sensitive Learning در سری‌های زمانی
• 15. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble برای داده‌های نامتعادل
• 16. Random Forest برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 17. Gradient Boosting Machine (GBM) برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 18. XGBoost برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 19. LightGBM برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 20. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های مختلف در سری‌های زمانی نامتعادل
• 21. انتخاب بهترین تکنیک تعادل‌سازی برای داده‌های خاص
• 22. پیاده‌سازی عملی تعادل‌سازی در پایتون
• 23. کتابخانه‌های پایتون برای تعادل‌سازی سری‌های زمانی (imbalanced-learn)
• 24. پیش‌پردازش سری‌های زمانی قبل از تعادل‌سازی
• 25. مهندسی ویژگی برای بهبود عملکرد مدل
• 26. اعتبارسنجی مدل‌های سری زمانی نامتعادل
• 27. تنظیم پارامترهای مدل برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 28. استراتژی‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 29. تحلیل حساسیت مدل به تغییرات در تکنیک‌های تعادل‌سازی
• 30. بررسی تاثیر حجم داده بر عملکرد مدل
• 31. کاربرد تعادل‌سازی در پیش‌بینی تقاضا
• 32. کاربرد تعادل‌سازی در تشخیص ناهنجاری در سری‌های زمانی
• 33. کاربرد تعادل‌سازی در پیش‌بینی خرابی تجهیزات
• 34. کاربرد تعادل‌سازی در تحلیل بازارهای مالی
• 35. کاربرد تعادل‌سازی در پیش‌بینی ترافیک
• 36. چالش‌ها و محدودیت‌های تعادل‌سازی سری‌های زمانی
• 37. روش‌های مقابله با داده‌های گمشده در سری‌های زمانی
• 38. اهمیت انتخاب پنجره زمانی مناسب
• 39. تاثیر نویز در داده‌های سری زمانی و روش‌های کاهش آن
• 40. بهینه‌سازی فرآیند تعادل‌سازی برای بهبود دقت پیش‌بینی
• 41. استفاده از دانش دامنه برای انتخاب تکنیک‌های تعادل‌سازی
• 42. بررسی موردی: تعادل‌سازی سری‌های زمانی در یک مجموعه داده واقعی
• 43. بررسی پیشرفته الگوریتم‌های تعادل‌سازی
• 44. تحلیل خطا و بهبود مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی نامتعادل
• 45. تکنیک‌های پیشرفته‌تر تولید داده‌های مصنوعی (مانند TimeGAN)
• 46. تلفیق تکنیک‌های تعادل‌سازی با روش‌های یادگیری عمیق
• 47. استفاده از Autoencoders برای تولید داده‌های سری زمانی
• 48. بررسی تاثیر ویژگی‌های آماری داده‌ها بر انتخاب روش تعادل‌سازی
• 49. مقایسه رویکردهای مختلف برای ارزیابی عملکرد مدل در داده‌های نامتعادل
• 50. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای بهبود عملکرد مدل
• 51. استفاده از روش‌های یادگیری نیمه نظارتی برای سری‌های زمانی نامتعادل
• 52. بررسی تاثیر داده‌های پرت (Outliers) بر عملکرد مدل و روش‌های مقابله با آن‌ها
• 53. پیاده‌سازی یک خط لوله (Pipeline) کامل برای تعادل‌سازی و پیش‌بینی سری‌های زمانی