یادگیری ماشین نظارت نشده از تئوری تا پیاده سازی

مقدمه

امروزه سازمان‌ها و شرکت‌ها با حجم عظیمی از داده‌ها روبه‌رو هستند. بخش زیادی از این داده‌ها بدون برچسب هستند و نمی‌توان آن‌ها را با روش‌های یادگیری نظارت‌شده به‌راحتی تحلیل کرد. اینجاست که یادگیری نظارت‌نشده اهمیت پیدا می‌کند.

با استفاده از این روش‌ها می‌توان:

داده‌های مشتریان را خوشه‌بندی کرده و گروه‌های مختلف مشتری را شناسایی کرد.

محصولات مشابه را برای توصیه به کاربران کشف کرد (سیستم‌های پیشنهاددهنده).

در داده‌های مالی یا امنیتی، الگوهای غیرعادی و ناهنجاری‌ها را شناسایی نمود.

داده‌های با ابعاد بسیار زیاد را به شکل ساده‌تر و قابل‌تحلیل‌تری تبدیل کرد.

در این دوره، شما با سه ستون اصلی یادگیری نظارت‌نشده آشنا خواهید شد:

خوشه‌بندی (Clustering) → دسته‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها

کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) → ساده‌سازی داده‌ها برای تحلیل بهتر

قوانین انجمنی (Association Rules) → کشف روابط پنهان بین ویژگی‌ها

سرفصل‌های دوره

فصل ۱: خوشه‌بندی (Clustering)

خوشه‌بندی یکی از پرکاربردترین تکنیک‌های یادگیری نظارت‌نشده است. در این فصل یاد می‌گیرید چگونه داده‌ها را بر اساس شباهت‌های درونی به گروه‌های مختلف تقسیم کنید.

بخش ۱: مفاهیم خوشه‌بندی

معرفی خوشه‌بندی و اهمیت آن

الگوریتم K-Means و نحوه کارکرد آن

الگوریتم DBSCAN برای شناسایی خوشه‌های پیچیده و غیرمنظم

خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی (Hierarchical Clustering) و تحلیل دندروگرام

بخش ۲: پیاده‌سازی خوشه‌بندی

اجرای K-Means روی دیتاست واقعی (مانند دیتاست مشتریان فروشگاه)

استفاده از DBSCAN برای داده‌های غیرخطی و دارای نویز

تحلیل نتایج خوشه‌بندی و ارزیابی کیفیت خوشه‌ها

فصل ۲: کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)

با افزایش تعداد ویژگی‌ها، تحلیل داده سخت‌تر می‌شود. کاهش ابعاد راهی برای ساده‌سازی داده‌ها بدون از دست دادن اطلاعات مهم است.

بخش ۱: مفاهیم کاهش ابعاد و PCA

اهمیت کاهش ابعاد در پروژه‌های داده‌کاوی

معرفی تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)

استخراج ویژگی‌های مهم و کاهش نویز داده‌ها

مقایسه PCA با روش‌های دیگر کاهش ابعاد

بخش ۲: پیاده‌سازی PCA

اجرای PCA روی دیتاست واقعی

تجسم داده‌ها بعد از کاهش ابعاد

مقایسه عملکرد مدل‌ها قبل و بعد از کاهش ابعاد

فصل ۳: قوانین انجمنی (Association Rules)

قوانین انجمنی برای کشف روابط پنهان میان ویژگی‌ها در داده‌های بزرگ استفاده می‌شوند و یکی از ابزارهای کلیدی در تحلیل سبد خرید و سیستم‌های توصیه‌گر هستند.

بخش ۱: مفاهیم قوانین انجمنی

معرفی الگوریتم Apriori و نحوه استخراج قوانین

الگوریتم FP-Growth و تفاوت آن با Apriori

کاربردها در بازاریابی، فروش آنلاین و سیستم‌های پیشنهاددهنده

بخش ۲: پیاده‌سازی قوانین انجمنی

اجرای Apriori روی داده‌های واقعی فروشگاه

پیاده‌سازی FP-Growth و مقایسه آن با Apriori

تحلیل قوانین کشف‌شده و تفسیر نتایج

چرا این دوره؟

آموزش جامع از تئوری تا کدنویسی عملی

پوشش الگوریتم‌های مهم و پرکاربرد یادگیری نظارت‌نشده

کار با دیتاست‌های واقعی برای درک بهتر

یادگیری روش‌های تحلیل و تجسم نتایج

کاربردی در زمینه‌های متنوع: بازاریابی، تحلیل داده‌های پزشکی، سیستم‌های توصیه‌گر، کشف ناهنجاری و پردازش تصویر

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

علاقه‌مندان به داده‌کاوی و تحلیل داده‌ها

دانشجویان رشته‌های هوش مصنوعی، IT و علوم داده

برنامه‌نویسانی که می‌خواهند وارد دنیای یادگیری ماشین شوند

متخصصان کسب‌وکار که می‌خواهند داده‌های سازمان خود را بهتر تحلیل کنند

پیش‌نیازهای دوره

آموزش کتابخانه Pandas

در صورت نداشتن پیش‌زمینه، پیشنهاد می‌شود ابتدا دوره مبانی هوش مصنوعی؛ مفاهیم کلیدی و کاربردها را مشاهده کنید.

دوره‌های پیشنهادی بعد از گذراندن این دوره

 آموزش یادگیری ماشین نظارت شده از تئوری تا پیاده‌سازی

جمع‌بندی

این دوره فرصتی عالی برای یادگیری و تسلط بر یادگیری نظارت‌نشده است. شما علاوه بر مفاهیم نظری، الگوریتم‌های مهم را به‌صورت عملی پیاده‌سازی می‌کنید و با انجام پروژه‌های واقعی، مهارت‌های کاربردی به دست می‌آورید.

در پایان دوره شما قادر خواهید بود:

داده‌های بدون برچسب را خوشه‌بندی و تحلیل کنید.

ویژگی‌های مهم داده‌ها را استخراج و ابعاد آن‌ها را کاهش دهید.

روابط پنهان میان ویژگی‌ها را کشف کنید.

دانش خود را در پروژه‌های واقعی کسب‌وکار یا تحقیقات علمی به‌کار بگیرید.

این دوره، پلی است میان یادگیری نظری و پیاده‌سازی عملی و شما را آماده می‌کند تا در دنیای داده‌های واقعی به یک تحلیلگر قدرتمند تبدیل شوید.