تحلیل قوانین وابستگی

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول و اهمیت روش‌های یادگیری بدون نظارت، به‌ویژه قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت
• درک مفاهیم و کاربردهای الگوهای مکرر و قوانین وابستگی در کشف روابط جالب بین آیتم‌ها
• اعمال روش‌های مختلف تشخیص داده پرت، شامل رویکردهای آماری و مبتنی بر فاصله، برای شناسایی نقاط داده‌ی غیرمعمول

توضیحات دوره

دوره «تحلیل قوانین وابستگی و داده پرت» دانشجویان را با مفاهیم اساسی روش‌های یادگیری بدون نظارت آشنا می‌کند و بر روی قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت تمرکز دارد. شرکت‌کنندگان به بررسی الگوهای مکرر و قوانین وابستگی می‌پردازند و به بینش‌هایی در مورد الگوریتم‌های آپریوری و استخراج قوانین وابستگی مبتنی بر محدودیت کسب می‌کنند. علاوه بر این، دانشجویان روش‌های تشخیص داده پرت را بررسی کرده و شناخت عمیقی از داده پرت زمینه‌ای به‌دست می‌آورند. از طریق آموزش‌های تعاملی و مطالعات موردی عملی، دانشجویان تجربه‌ی عملی در اعمال تکنیک‌های قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت در مجموعه‌های داده مختلف کسب خواهند کرد.

هدف‌های یادگیری دوره

در پایان این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود:

• اصول و اهمیت روش‌های یادگیری بدون نظارت، به‌ویژه قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت را درک کنند.
• مفاهیم و کاربردهای الگوهای مکرر و قوانین وابستگی را در کشف روابط جالب بین آیتم‌ها درک کنند.
• الگوریتم‌های آپریوری را برای استخراج مجموعه آیتم های مکرر به‌طور کارآمد بررسی کنند و قوانین وابستگی تولید کنند.
• متریک‌های پشتیبانی، اطمینان و بالابری را در استخراج قوانین وابستگی پیاده‌سازی و تفسیر کنند.
• مفهوم استخراج قانون وابستگی مبتنی بر محدودیت و نقش آن در ضبط الگوهای خاص وابستگی را درک کنند.
• اهمیت تشخیص داده پرت را در تحلیل داده و کاربردهای واقعی تحلیل کنند.
• از روش‌های مختلف تشخیص داده پرت، شامل رویکردهای آماری و مبتنی بر فاصله، برای تشخیص نقاط داده‌ی غیرمعمول استفاده کنند.
• داده پرت زمینه‌ای و تکنیک‌های تشخیص داده پرت زمینه‌ای را برای ضبط داده پرت در زمینه‌های خاص درک کنند.
• تکنیک‌های قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت را در مطالعات موردی واقعی به‌کار ببرند تا بینش‌های معنادار استخراج کنند.

در طول دوره، دانشجویان به‌طور فعال در آموزش‌ها و مطالعات موردی شرکت خواهند کرد و مهارت‌های استخراج قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت خود را تقویت کرده و تجربه‌ی عملی در به‌کارگیری این تکنیک‌ها در مجموعه‌های داده مختلف بدست خواهند آورد. با دستیابی به اهداف یادگیری، شرکت‌کنندگان توانمند خواهند شد تا در تسک‌های یادگیری بدون نظارت عملکرد عالی داشته باشند و تصمیمات آگاهانه‌ای با تکنیک‌های قوانین وابستگی و تشخیص داده پرت اتخاذ کنند.