کتاب صوتی جامع الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین: از مفاهیم تئوری تا پیاده‌سازی کاربردی در حل مسائل صنعتی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع الگوریتم‌های طبقه‌بندی در یادگیری ماشین: از مفاهیم تئوری تا پیاده‌سازی کاربردی در حل مسائل صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های آماری

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در یادگیری ماشین نظارت‌شده
• 2. آشنایی با انواع داده‌ها و پیش‌پردازش آماری
• 3. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود
• 4. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای کلیدی
• 5. مفهوم تابع هزینه و بهینه‌سازی در یادگیری ماشین
• 6. طبقه‌بندی دودویی و معیارهای ارزیابی عملکرد
• 7. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و دقت مدل
• 8. منحنی‌های ارزیابی و سطح زیر نمودار
• 9. الگوریتم رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن
• 10. حل مسائل طبقه‌بندی با مدل‌های خطی
• 11. مبانی درخت تصمیم و معیارهای انشعاب
• 12. روش‌های هرس کردن برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 13. الگوریتم جنگل تصادفی و قدرت یادگیری جمعی
• 14. مبانی الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 15. تعیین پارامتر k در الگوریتم نزدیک‌ترین همسایه
• 16. الگوریتم ماشین بردار پشتیبان و ابرصفحه بهینه
• 17. مفهوم کرنل در ماشین بردار پشتیبان
• 18. طبقه‌بندی بیزی ساده و کاربردهای متن‌کاوی
• 19. الگوریتم‌های تقویت گرادیان و مفاهیم پایه
• 20. پیاده‌سازی الگوریتم‌های تقویت گرادیان با کتابخانه‌های استاندارد
• 21. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی مصنوعی برای طبقه‌بندی
• 22. معماری پرسپترون چندلایه
• 23. توابع فعال‌ساز در مدل‌های طبقه‌بندی عصبی
• 24. روش‌های کاهش ابعاد برای بهبود طبقه‌بندی
• 25. تحلیل مؤلفه‌های اصلی در داده‌های بزرگ
• 26. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای ارزیابی مدل
• 27. مدیریت عدم تعادل داده‌ها در مسائل طبقه‌بندی
• 28. روش‌های نمونه‌برداری مجدد برای بهبود دقت مدل
• 29. تنظیم فراپارامترها برای بهینه‌سازی عملکرد
• 30. مقایسه عملکرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در مسائل صنعتی
• 31. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های مالی داخلی
• 32. پیش‌بینی تقاضا و رفتار مشتری در سامانه های فروش
• 33. کاربرد الگوریتم‌های طبقه‌بندی در تشخیص ناهنجاری‌ها
• 34. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین برای سیستم‌های بلادرنگ
• 35. مستندسازی و ارائه نتایج مدل‌های هوش مصنوعی
• 36. اخلاق در هوش مصنوعی و مسئولیت‌پذیری در پیاده‌سازی
• 37. رعایت حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کاربردی
• 38. آشنایی با ابزارهای متن‌باز برای تحلیل داده در ایران
• 39. بررسی چالش‌های پیاده‌سازی مدل در مقیاس صنعتی
• 40. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی یک سیستم طبقه‌بندی هوشمند