کتاب صوتی آموزش جامع و کاربردی یادگیری ماشین در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و صنعت

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع و کاربردی یادگیری ماشین در پایتون برای تحلیل داده‌های کسب‌وکار و صنعت

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با زبان برنامه‌نویسی پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های یادگیری ماشین در کسب‌وکار
• 2. معرفی محیط برنامه‌نویسی پایتون برای علوم داده
• 3. نصب و پیکربندی کتابخانه‌های استاندارد علوم داده
• 4. مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 5. کار با کتابخانه نامپای برای محاسبات عددی
• 6. مدیریت و تحلیل داده‌ها با کتابخانه پانداز
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها و پاک‌سازی مجموعه‌های اطلاعاتی
• 8. شناسایی و مدیریت مقادیر مفقود در داده‌ها
• 9. مصورسازی داده‌ها با استفاده از متپلات‌لیب
• 10. تحلیل توزیع و روابط متغیرها با سی‌بورن
• 11. مفاهیم آماری کاربردی در تحلیل داده‌های صنعتی
• 12. آشنایی با یادگیری نظارت‌شده و الگوریتم‌های آن
• 13. پیاده‌سازی رگرسیون خطی برای پیش‌بینی‌های عددی
• 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با معیارهای خطا
• 15. پیاده‌سازی رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 16. مفهوم طبقه‌بندی و معیارهای ارزیابی مدل‌ها
• 17. کار با الگوریتم نزدیک‌ترین همسایگی
• 18. درخت تصمیم و کاربرد آن در تحلیل‌های کسب‌وکار
• 19. بهینه‌سازی مدل با الگوریتم جنگل تصادفی
• 20. مبانی ماشین بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
• 21. کاهش ابعاد داده‌ها با تحلیل مؤلفه‌های اصلی
• 22. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم کی-مینز
• 23. تحلیل داده‌های پرت و شناسایی ناهنجاری‌ها
• 24. مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل
• 25. انتخاب ویژگی‌های کلیدی در مدل‌های پیچیده
• 26. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 27. تنظیم فراپارامترها برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 28. آشنایی با مفاهیم یادگیری نظارت‌نشده
• 29. کاربرد یادگیری ماشین در پیش‌بینی تقاضای بازار
• 30. تحلیل سبد خرید مشتریان با قوانین انجمنی
• 31. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر کالا و خدمات
• 32. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 33. آشنایی با چارچوب‌های یادگیری عمیق در پایتون
• 34. کاربرد یادگیری ماشین در کنترل کیفیت صنعتی
• 35. بهینه‌سازی زنجیره تأمین با مدل‌های پیش‌بینی
• 36. تحلیل داده‌های زمانی و پیش‌بینی روندهای آتی
• 37. مدیریت اخلاق داده و حریم خصوصی در پروژه‌ها
• 38. اصول مستندسازی و گزارش‌دهی نتایج مدل‌ها
• 39. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط عملیاتی
• 40. نقشه راه یادگیری مستمر در حوزه هوش مصنوعی