کتاب صوتی آموزش جامع یادگیری ماشین با الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest) در پایتون (از مبانی تا پیاده‌سازی)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع یادگیری ماشین با الگوریتم جنگل تصادفی (Random Forest) در پایتون (از مبانی تا پیاده‌سازی)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 3. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های آماری
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های آموزشی
• 5. بررسی داده‌های پرت و مدیریت مقادیر مفقود
• 6. مفهوم یادگیری نظارت‌شده و کاربردهای آن
• 7. آشنایی با درخت‌های تصمیم‌گیری و ساختار آن‌ها
• 8. معیارهای ارزیابی درخت تصمیم مانند شاخص جینی
• 9. مفهوم بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری
• 10. آشنایی با مفاهیم گروه‌بندی و یادگیری جمعی
• 11. منطق الگوریتم جنگل تصادفی
• 12. مزایای استفاده از جنگل تصادفی نسبت به درخت تک
• 13. روش نمونه‌گیری بوت‌استرپ در جنگل تصادفی
• 14. مفهوم ویژگی‌های تصادفی در ساخت جنگل
• 15. پیاده‌سازی درخت تصمیم با کتابخانه Scikit-learn
• 16. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 17. پیاده‌سازی اولیه الگوریتم جنگل تصادفی در پایتون
• 18. تنظیم پارامترهای کلیدی در جنگل تصادفی
• 19. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های جنگل تصادفی
• 20. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای دقت و فراخوانی
• 21. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی برای تحلیل خطا
• 22. بهینه‌سازی مدل با روش جستجوی شبکه‌ای
• 23. اعتبارسنجی متقاطع برای افزایش اطمینان مدل
• 24. مقایسه عملکرد جنگل تصادفی با سایر الگوریتم‌های یادگیری
• 25. پیاده‌سازی جنگل تصادفی برای مسائل رگرسیون
• 26. پیاده‌سازی جنگل تصادفی برای مسائل طبقه‌بندی
• 27. مدیریت داده‌های نامتوازن در یادگیری ماشین
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های جنگل تصادفی
• 29. استفاده از نمودارهای بصری برای نمایش نتایج مدل
• 30. کاربرد جنگل تصادفی در تحلیل داده‌های کلان
• 31. مدیریت حافظه در پردازش داده‌های حجیم
• 32. پیاده‌سازی یک پروژه عملی پیش‌بینی قیمت
• 33. ساخت یک سیستم طبقه‌بندی هوشمند با پایتون
• 34. بررسی محدودیت‌های الگوریتم جنگل تصادفی
• 35. روش‌های بهبود کارایی مدل در مقیاس بزرگ
• 36. مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 37. اخلاق در داده‌کاوی و رعایت حریم خصوصی کاربران
• 38. نقش هوش مصنوعی در توسعه بهره‌وری صنعتی
• 39. مسیرهای پیشرفته در یادگیری ماشین و یادگیری عمیق
• 40. نکات کلیدی در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین