اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای توسعه مدل‌های قابل اعتماد

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای توسعه مدل‌های قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت داده‌ها در توسعه مدل‌های قابل اعتماد
• 2. اصول کلیدی اعتبارسنجی داده‌ها
• 3. انواع داده‌ها و ویژگی‌های آن‌ها
• 4. منابع داده و چالش‌های جمع‌آوری
• 5. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها
• 6. شناسایی و مدیریت مقادیر گمشده
• 7. شناسایی و مدیریت داده‌های پرت (Outliers)
• 8. تکنیک‌های تبدیل و نرمال‌سازی داده‌ها
• 9. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 10. اهمیت انتخاب ویژگی‌های مناسب
• 11. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر فیلتر
• 12. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر لفاف (Wrapper)
• 13. روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر جاسازی (Embedded)
• 14. اعتبارسنجی مدل‌ها: مقدمه و اهمیت
• 15. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 17. اعتبارسنجی K-Fold
• 18. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
• 19. اعتبارسنجی Hold-out
• 20. اعتبارسنجی Time Series Cross-Validation
• 21. متریک‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 22. دقت (Accuracy)
• 23. صحت (Precision)
• 24. بازیابی (Recall)
• 25. امتیاز F1
• 26. منحنی ROC و AUC
• 27. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 28. متریک‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 29. خطای میانگین مربعات (MSE)
• 30. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
• 31. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
• 32. ضریب تعیین (R-squared)
• 33. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 34. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 35. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 36. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 37. مقدمه‌ای بر داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
• 38. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن
• 39. نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling)
• 40. نمونه‌برداری کم (Undersampling)
• 41. ترکیب روش‌های نمونه‌برداری
• 42. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (SMOTE)
• 43. اهمیت داده‌های با کیفیت در مدل‌های یادگیری ماشین
• 44. چالش‌های کیفیت داده در دنیای واقعی
• 45. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
• 46. مستندسازی داده‌ها (Data Documentation)
• 47. متا‌داده‌ها و نقش آن‌ها
• 48. مدیریت چرخه عمر داده (Data Lifecycle Management)
• 49. امنیت داده‌ها و ملاحظات حریم خصوصی
• 50. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران (ملاحظات کلی)
• 51. استانداردهای حاکمیت داده (Data Governance)
• 52. نقش داده‌های با کیفیت در تصمیم‌گیری‌های سازمانی
• 53. استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی و تحلیل روندها
• 54. مدل‌سازی پیش‌بینانه (Predictive Modeling)
• 55. اعتبارسنجی مدل‌های پیش‌بینانه
• 56. مدیریت خطاهای مدل در طول زمان
• 57. بازآموزی مدل‌ها (Model Retraining)
• 58. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 59. اهمیت داده‌های صحیح در مدل‌های یادگیری عمیق
• 60. پیش‌پردازش داده‌ها برای شبکه‌های عصبی
• 61. اعتبارسنجی مدل‌های شبکه‌های عصبی
• 62. ملاحظات اخلاقی در کار با داده‌ها
• 63. سوگیری (Bias) در داده‌ها و مدل‌ها
• 64. شناسایی و کاهش سوگیری در داده‌ها
• 65. نقش مدیران داده در اطمینان از کیفیت
• 66. ابزارها و نرم‌افزارهای مدیریت و اعتبارسنجی داده
• 67. فریم‌ورک‌های پایتون برای مدیریت داده (Pandas)
• 68. فریم‌ورک‌های پایتون برای یادگیری ماشین (Scikit-learn)
• 69. کاربرد داده‌های صحیح در هوش تجاری (Business Intelligence)
• 70. تکنیک‌های تجسم داده (Data Visualization) برای اعتبارسنجی
• 71. نمودارهای پراکندگی (Scatter Plots)
• 72. نمودارهای جعبه‌ای (Box Plots)
• 73. نمودارهای هیستوگرام (Histograms)
• 74. نمودارهای سری زمانی (Time Series Plots)
• 75. انواع چالش‌های داده در صنایع مختلف
• 76. چالش‌های داده در بخش مالی (بانکداری بدون ربا)
• 77. چالش‌های داده در بخش سلامت
• 78. چالش‌های داده در بخش تولید
• 79. چالش‌های داده در بخش خدمات
• 80. اهمیت همکاری بین تیم‌های داده و کسب‌وکار
• 81. تدوین استراتژی داده برای سازمان
• 82. اصول طراحی پایگاه داده‌های با کیفیت
• 83. نکات کلیدی در اعتبارسنجی داده‌های ساختاریافته
• 84. نکات کلیدی در اعتبارسنجی داده‌های نیمه‌ساختاریافته
• 85. نکات کلیدی در اعتبارسنجی داده‌های بدون ساختار
• 86. مدیریت و اعتبارسنجی داده‌های مکانی (Spatial Data)
• 87. مدیریت و اعتبارسنجی داده‌های متنی (Text Data)
• 88. مقدمه‌ای بر داده‌های بزرگ (Big Data) و اعتبارسنجی آن‌ها
• 89. چالش‌های مقیاس‌پذیری در اعتبارسنجی داده‌ها
• 90. روش‌های نوین در مدیریت و اعتبارسنجی داده
• 91. کاربرد یادگیری ماشین در اعتبارسنجی خودکار داده‌ها
• 92. ایجاد سیستم‌های هشداردهنده برای داده‌های نامعتبر
• 93. اهمیت بازخورد در بهبود فرآیندهای داده
• 94. بررسی موردی (Case Study) مدیریت و اعتبارسنجی داده
• 95. آینده مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها
• 96. نتیجه‌گیری در مورد اهمیت داده‌های قابل اعتماد