دوره کارشناسی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با رویکردهای نوین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره کارشناسی مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با رویکردهای نوین

موضوع کلی: علم داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته آماری و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 2. مفاهیم پایه آمار و احتمال در مدل‌سازی
• 3. آمار توصیفی و استنباطی برای تحلیل داده
• 4. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 5. مهندسی ویژگی و انتخاب ویژگی
• 6. رگرسیون خطی ساده و چندگانه
• 7. رگرسیون لجستیک و کاربردهای آن
• 8. تحلیل واریانس (ANOVA)
• 9. مدل‌های تعمیم‌یافته خطی (GLM)
• 10. درخت‌های تصمیم‌گیری
• 11. جنگل تصادفی
• 12. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
• 13. خوشه‌بندی K-Means
• 14. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 15. کاهش ابعاد با تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 16. روش‌های ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 18. مدل‌سازی سری‌های زمانی و پیش‌بینی
• 19. شبکه‌های عصبی مصنوعی: مبانی و معماری
• 20. شبکه‌های عصبی عمیق (DNN)
• 21. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 22. مدل‌های مبتنی بر گرادیان تقویتی
• 23. انتخاب مدل و تنظیم هایپرپارامترها
• 24. معیارهای ارزیابی رگرسیون
• 25. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی
• 26. مفهوم Bias-Variance Tradeoff
• 27. روش‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
• 28. مدل‌سازی بقا و تحلیل خطر
• 29. تفسیرپذیری مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 30. روش‌های بصری‌سازی داده‌ها و نتایج مدل
• 31. استفاده از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده در بازاریابی
• 32. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در حوزه مالی
• 33. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در تشخیص تقلب
• 34. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در مدیریت زنجیره تامین
• 35. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در حوزه بهداشت و درمان
• 36. آشنایی با ابزارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در R
• 37. آشنایی با ابزارهای مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در Python
• 38. کار با کتابخانه scikit-learn
• 39. کار با کتابخانه TensorFlow
• 40. کار با کتابخانه Keras
• 41. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده با استفاده از Spark
• 42. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی
• 43. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در محیط ابری
• 44. استقرار مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 45. نظارت بر عملکرد مدل و نگهداری
• 46. مباحث اخلاقی در مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده
• 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های بیزی
• 48. مدل‌های گرافیکی احتمالی
• 49. روش‌های نمونه‌برداری
• 50. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای داده‌های مکانی
• 51. مدل‌های پنهان مارکوف
• 52. تحلیل متن و پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 53. پیش‌بینی احساسات با استفاده از NLP
• 54. تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 55. استخراج اطلاعات از داده‌های متنی
• 56. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه نظارتی
• 57. یادگیری فعال (Active Learning)
• 58. یادگیری با تقابل (Adversarial Learning)
• 59. مدل‌های ensemble پیشرفته
• 60. روش‌های افزایش پایداری مدل
• 61. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در پیش‌بینی آب و هوا
• 62. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای داده‌های تصویر
• 63. تشخیص الگو در تصاویر با استفاده از یادگیری عمیق
• 64. کاربرد مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده در رباتیک
• 65. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 66. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی‌کننده
• 67. مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده و حریم خصوصی داده‌ها
• 68. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال