کتاب صوتی پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌بینی حق بیمه خدمات درمانی با رویکردهای یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی در حوزه سلامت

موضوع میانی: تحلیل و پیش‌بینی داده‌های سلامت با یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر علوم داده در حوزه سلامت
• 2. مبانی یادگیری ماشین در سلامت
• 3. انواع داده‌های سلامت
• 4. جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده‌های سلامت
• 5. پاکسازی داده‌های سلامت
• 6. مدیریت داده‌های گم‌شده در سلامت
• 7. مهندسی ویژگی برای داده‌های سلامت
• 8. شناخت داده‌های بیمه درمانی
• 9. مفاهیم پایه‌ای حق بیمه سلامت
• 10. مدل‌های سنتی پیش‌بینی حق بیمه
• 11. معرفی کتابخانه Pandas برای تحلیل داده
• 12. کار با DataFrames در Pandas
• 13. عملیات روی ستون‌ها و ردیف‌ها
• 14. فیلتر کردن و انتخاب داده‌ها
• 15. تجمیع و گروه‌بندی داده‌ها
• 16. یادگیری ماشین نظارت‌شده
• 17. انواع مسائل یادگیری ماشین
• 18. رگرسیون خطی برای پیش‌بینی
• 19. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 20. معرفی کتابخانه Scikit-learn
• 21. آماده‌سازی داده‌ها برای Scikit-learn
• 22. مدل‌های رگرسیون پیشرفته
• 23. رگرسیون چندجمله‌ای
• 24. ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون
• 25. درختان تصمیم برای رگرسیون
• 26. جنگل‌های تصادفی برای رگرسیون
• 27. تقویت گرادیان (Gradient Boosting)
• 28. مدل‌های یادگیری عمیق
• 29. شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 30. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی کانولوشنی
• 31. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بازگشتی
• 32. کاربرد یادگیری عمیق در سلامت
• 33. معرفی داده‌های بیمه سلامت از کتاب مرجع
• 34. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
• 35. نمودارهای پراکندگی و هیستوگرام
• 36. تحلیل همبستگی بین ویژگی‌ها
• 37. شناسایی داده‌های پرت (Outliers)
• 38. پیش‌پردازش داده‌های بیمه سلامت
• 39. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Scaling)
• 40. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
• 41. تکنیک‌های کاهش ابعاد
• 42. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 43. تجزیه مقادیر منفرد (SVD)
• 44. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 45. روش‌های مبتنی بر فیلتر
• 46. روش‌های مبتنی بر Wrapper
• 47. روش‌های مبتنی بر Embedded
• 48. پیاده‌سازی مدل رگرسیون خطی
• 49. آموزش مدل رگرسیون خطی
• 50. ارزیابی مدل رگرسیون خطی
• 51. پیاده‌سازی مدل درخت تصمیم
• 52. آموزش مدل درخت تصمیم
• 53. ارزیابی مدل درخت تصمیم
• 54. پیاده‌سازی مدل جنگل تصادفی
• 55. آموزش مدل جنگل تصادفی
• 56. ارزیابی مدل جنگل تصادفی
• 57. پیاده‌سازی مدل SVM برای رگرسیون
• 58. آموزش مدل SVM
• 59. ارزیابی مدل SVM
• 60. پیاده‌سازی مدل‌های Boosting
• 61. آموزش مدل‌های Boosting
• 62. ارزیابی مدل‌های Boosting
• 63. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 64. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 65. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 66. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 67. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل
• 68. ارزیابی نهایی مدل‌ها
• 69. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 70. انتخاب بهترین مدل
• 71. پیش‌بینی حق بیمه بر اساس مدل منتخب
• 72. کاربرد مدل در تصمیم‌گیری‌های بیمه‌ای
• 73. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی سلامت
• 74. حریم خصوصی داده‌های بیماران
• 75. امنیت داده‌های سلامت
• 76. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 77. محدودیت‌های مدل‌های پیش‌بینی
• 78. آینده یادگیری ماشین در بیمه سلامت
• 79. نوآوری‌های جدید در تحلیل داده سلامت
• 80. چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
• 81. راهکارهای بهینه‌سازی مدل‌ها
• 82. توسعه مدل‌های پیش‌بینی پویا
• 83. نقش هوش مصنوعی در مدیریت ریسک بیمه
• 84. کاربرد در کشف تقلب در بیمه
• 85. پردازش زبان طبیعی (NLP) در اسناد سلامت
• 86. تحلیل احساسات در بازخورد بیماران
• 87. سیستم‌های توصیه‌گر در سلامت
• 88. مدل‌سازی احتمال ابتلا به بیماری
• 89. پیش‌بینی هزینه‌های درمانی
• 90. کاربرد در بهینه‌سازی منابع بیمارستانی
• 91. مباحث پیشرفته در مدل‌سازی سلامت
• 92. یادگیری تقویتی در مدیریت سلامت
• 93. یادگیری ناظرشده با کمترین نمونه (Few-shot learning)
• 94. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
• 95. مدل‌های گراف در تحلیل داده سلامت
• 96. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
• 97. پروژه‌های عملی در حوزه سلامت
• 98. تحلیل داده‌های بالینی
• 99. پیش‌بینی پاسخ به درمان
• 100. مدل‌سازی اپیدمی‌ها