اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی خوشه‌بندی، کشف الگوهای تداعی و ارزیابی مدل در علم داده

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره خوشه‌بندی، کشف الگوهای تداعی و ارزیابی مدل در علم داده

موضوع کلی: علم داده و تحلیل آماری

موضوع میانی: تکنیک‌های پیشرفته تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی خوشه‌بندی در علم داده
• 2. مقدمه‌ای بر تحلیل خوشه‌ای
• 3. انواع الگوریتم‌های خوشه‌بندی
• 4. خوشه‌بندی سلسله مراتبی
• 5. خوشه‌بندی سلسله مراتبی تجمعی
• 6. خوشه‌بندی سلسله مراتبی تقسیمی
• 7. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
• 8. شاخص‌های ارزیابی درون خوشه‌ای
• 9. شاخص‌های ارزیابی بین خوشه‌ای
• 10. انتخاب تعداد بهینه خوشه‌ها
• 11. معیار Elbow
• 12. معیار Silhouette
• 13. کاربردهای خوشه‌بندی در بازاریابی
• 14. کاربرد خوشه‌بندی در تحلیل مشتریان
• 15. کاربرد خوشه‌بندی در دسته‌بندی محصولات
• 16. کاربرد خوشه‌بندی در شناسایی الگوهای رفتاری
• 17. مقدمه‌ای بر کشف الگوهای تداعی
• 18. مفهوم قوانین تداعی
• 19. ماتریس پشتیبانی
• 20. حداقل پشتیبانی
• 21. حداقل اطمینان
• 22. الگوریتم Apriori
• 23. مراحل اجرای الگوریتم Apriori
• 24. بهینه‌سازی الگوریتم Apriori
• 25. الگوریتم FP-Growth
• 26. مقایسه Apriori و FP-Growth
• 27. کاربرد کشف الگوهای تداعی در فروشگاه‌ها
• 28. کاربرد در سبد خرید مشتریان
• 29. کاربرد در توصیه‌گرها
• 30. کاربرد در تحلیل وب‌لاگ‌ها
• 31. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل در علم داده
• 32. اهمیت ارزیابی مدل
• 33. انواع روش‌های ارزیابی مدل
• 34. تقسیم داده به مجموعه‌های آموزش و آزمون
• 35. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 36. اعتبارسنجی K-Fold
• 37. اعتبارسنجی LOOCV
• 38. مقدمه‌ای بر طبقه‌بندی
• 39. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 40. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
• 41. دقت (Accuracy)
• 42. صحت (Precision)
• 43. بازیابی (Recall)
• 44. امتیاز F1
• 45. منحنی ROC و AUC
• 46. مقدمه‌ای بر رگرسیون
• 47. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 48. میانگین خطای مطلق (MAE)
• 49. میانگین مربعات خطا (MSE)
• 50. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
• 51. ضریب تعیین (R-squared)
• 52. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
• 53. شاخص Davies-Bouldin
• 54. شاخص Calinski-Harabasz
• 55. ارزیابی مدل‌های کشف الگوهای تداعی
• 56. ارزیابی قوانین تداعی بر اساس پشتیبانی و اطمینان
• 57. ارزیابی قوانین تداعی بر اساس Lift
• 58. کاربرد عملی ارزیابی مدل در علم داده
• 59. ارزیابی مدل در تشخیص تقلب
• 60. ارزیابی مدل در پیش‌بینی فروش
• 61. ارزیابی مدل در تحلیل ریسک
• 62. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته خوشه‌بندی
• 63. خوشه‌بندی مبتنی بر چگالی (DBSCAN)
• 64. مفهوم هسته، مرز و نویز در DBSCAN
• 65. پارامترهای DBSCAN
• 66. مزایا و معایب DBSCAN
• 67. خوشه‌بندی مبتنی بر مدل (Gaussian Mixture Models - GMM)
• 68. مدل‌سازی احتمالی در GMM
• 69. الگوریتم Expectation-Maximization (EM) برای GMM
• 70. کاربرد GMM در داده‌های با توزیع‌های پیچیده
• 71. مقدمه‌ای بر تکنیک‌های پیشرفته کشف الگوهای تداعی
• 72. کشف الگوهای تداعی متوالی (Sequential Pattern Mining)
• 73. مفهوم توالی و پیشامد
• 74. الگوریتم GSP (Generalized Sequential Patterns)
• 75. کاربرد کشف الگوهای تداعی متوالی در تحلیل رفتار کاربر
• 76. کشف الگوهای تداعی پنهان (Spatiotemporal Pattern Mining)
• 77. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل در داده‌های حجیم
• 78. چالش‌های ارزیابی مدل در مقیاس بزرگ
• 79. روش‌های نمونه‌برداری برای ارزیابی
• 80. ارزیابی مدل‌های یادگیری توزیع‌شده
• 81. استفاده از چارچوب‌های پردازش توزیع‌شده (مانند Spark)
• 82. ارزیابی مدل‌های یادگیری مداوم (Online Learning)
• 83. مقدمه‌ای بر تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
• 84. اهمیت تفسیرپذیری در علم داده
• 85. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های جعبه سیاه
• 86. تکنیک LIME
• 87. تکنیک SHAP
• 88. تفسیرپذیری مدل‌های خطی و درختی
• 89. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 90. چالش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
• 91. معیارهای اختصاصی برای ارزیابی شبکه‌های عصبی
• 92. مقدمه‌ای بر بهبود عملکرد مدل
• 93. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 94. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 95. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 96. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 97. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
• 98. تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 99. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
• 100. مقدمه‌ای بر اخلاق در علم داده و ارزیابی مدل