اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر با کتابخانه PyCaret: از تحلیل داده تا پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مدل‌سازی پیش‌بینی‌گر با کتابخانه PyCaret: از تحلیل داده تا پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی با پایتون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و نقش کتابخانه PyCaret در مدل‌سازی
• 2. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای تحلیل داده
• 3. مبانی پیش‌پردازش داده‌ها در اکوسیستم PyCaret
• 4. بارگذاری و بررسی ساختار داده‌های رگرسیون
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و شناسایی ویژگی‌های کلیدی
• 6. مدیریت داده‌های مفقود و پاک‌سازی مجموعه داده
• 7. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای تأثیرگذار
• 8. نرمال‌سازی و تبدیل مقیاس داده‌ها برای مدل‌سازی
• 9. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت در رگرسیون
• 10. آماده‌سازی محیط آزمایش با دستور Setup
• 11. بررسی آماری توزیع متغیر هدف
• 12. مفهوم اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های پیش‌بینی
• 13. آموزش و مقایسه مدل‌های رگرسیون پایه
• 14. بررسی معیارهای ارزیابی مدل شامل R2 و RMSE
• 15. تفسیر خروجی‌های اولیه در محیط PyCaret
• 16. انتخاب بهترین مدل بر اساس شاخص‌های عملکردی
• 17. تنظیم ابرپارامترها برای بهبود دقت مدل
• 18. تکنیک‌های بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیونی
• 19. بررسی اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های پیش‌بینی‌گر
• 20. تحلیل باقیمانده‌ها و بررسی صحت مدل
• 21. استفاده از نمودارهای تشخیصی برای ارزیابی مدل
• 22. تلفیق مدل‌های مختلف برای افزایش دقت پیش‌بینی
• 23. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها در PyCaret
• 24. آشنایی با مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
• 25. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جنگل تصادفی در رگرسیون
• 26. کاربرد مدل‌های گرادیان بوستینگ در پیش‌بینی دقیق
• 27. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 28. استفاده از مدل نهایی برای پیش‌بینی روی داده‌های جدید
• 29. مستندسازی فرآیند مدل‌سازی و گزارش‌دهی نتایج
• 30. پیاده‌سازی مدل‌های رگرسیون در محیط‌های عملیاتی
• 31. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌ها
• 32. بهینه‌سازی مصرف حافظه در پردازش‌های سنگین
• 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده‌ها قبل از مدل‌سازی
• 34. بررسی هم‌خطی چندگانه و تأثیر آن بر مدل
• 35. استفاده از مدل‌های رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 36. کاربرد ماشین‌های بردار پشتیبان در رگرسیون
• 37. مدیریت داده‌های طبقه‌بندی شده در مدل‌سازی عددی
• 38. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی در شرایط داده‌های نامتوازن
• 39. به‌کارگیری یادگیری ماشین در پروژه‌های تحلیل مالی
• 40. ملاحظات کاربردی در پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها