دوره آموزش کاربردی رگرسیون لجستیک و شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها در تحلیل داده‌ها همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش کاربردی رگرسیون لجستیک و شاخص‌های ارزیابی عملکرد مدل‌ها در تحلیل داده‌ها

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های آماری

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های طبقه‌بندی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم پایه در تحلیل داده‌های طبقه‌بندی‌ شده
• 2. آشنایی با متغیرهای وابسته کیفی و رگرسیون لجستیک
• 3. تفاوت‌های بنیادی رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک
• 4. مفهوم احتمالات و شانس در مدل‌سازی آماری
• 5. بررسی تابع لجستیک و منحنی سیگموئید
• 6. نقش تابع احتمال در مدل‌سازی پدیده‌های دووجهی
• 7. ساختار مدل رگرسیون لجستیک ساده
• 8. تخمین پارامترها به روش حداکثر درست‌نمایی
• 9. مفهوم تابع هزینه در بهینه‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی
• 10. الگوریتم گرادیان کاهشی در برازش مدل لجستیک
• 11. انتخاب ویژگی‌ها و پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌سازی
• 12. مدیریت داده‌های پرت و مقادیر مفقود در تحلیل‌های آماری
• 13. مفاهیم ماتریس آشفتگی و اجزای آن
• 14. محاسبه دقت و صحت در مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. شاخص‌های حساسیت و ویژگی در ارزیابی مدل
• 16. مفهوم امتیاز اف-وان و کاربرد آن در داده‌های نامتوازن
• 17. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم
• 18. محاسبه سطح زیر منحنی در ارزیابی دقت مدل
• 19. ارزیابی مدل‌های لجستیک چندکلاسه
• 20. تفسیر ضرایب رگرسیون لجستیک و نسبت‌های شانس
• 21. اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
• 22. تنظیم مدل و روش‌های منظم‌سازی برای بهبود عملکرد
• 23. بررسی مفروضات آماری در رگرسیون لجستیک
• 24. کاربرد مدل‌های لجستیک در پیش‌بینی رفتارهای اقتصادی
• 25. تحلیل داده‌های آماری در حوزه‌های سلامت و پزشکی
• 26. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد پایتون برای تحلیل آماری
• 27. پیاده‌سازی گام‌به‌گام رگرسیون لجستیک در محیط کدنویسی
• 28. گزارش‌گیری از نتایج تحلیل و تفسیر خروجی‌های نرم‌افزاری
• 29. بررسی پایداری مدل در مواجهه با داده‌های جدید
• 30. چالش‌های پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در مقیاس بزرگ
• 31. بهینه‌سازی نرخ یادگیری در مدل‌های لجستیک
• 32. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات متغیرهای ورودی
• 33. روش‌های جایگزین برای بهبود تفکیک‌‌پذیری مدل
• 34. ملاحظات اخلاقی و ضوابط علمی در گزارش نتایج تحلیل داده
• 35. مستندسازی فرآیند تحلیل و ارزیابی عملکرد مدل‌ها