آموزش تحلیل، مهندسی و افزایش نرخ بازگشت سرمایه (ROI) در هوش مصنوعی - آخرین آپدیت

دانلود Analyze, Engineer, and Boost AI ROI

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: دوره متوسطه «تحلیل، مهندسی و افزایش ROI هوش مصنوعی» طراحی شده است تا به یادگیرندگان کمک کند نتایج تحلیل‌های اکتشافی و عملکرد مدل‌ها را به تصمیماتی تبدیل کنند که تأثیرات تجاری را افزایش می‌دهد. شما ابتدا نحوه تفسیر الگوهای تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)، مقایسه بخش‌های جمعیت‌شناختی و شناسایی فرصت‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering) با استفاده از آزمون‌های آماری مانند کای-اسکوئر (chi-square) را خواهید آموخت. سپس، نحوه ارزیابی نتایج مدل از طریق تست A/B و اتصال تغییرات عملکرد به نرخ واقعی بازگشت سرمایه را بررسی می‌کنید. از طریق تمرینات عملی، کوچینگ تحلیلی و آزمایشگاه‌های هدایت‌شده Coursera، یاد می‌گیرید که الگوها را تشخیص دهید، ویژگی‌های معنادار مهندسی کنید، نتایج آزمایش‌ها را تحلیل نمایید و تأثیر مدل را با عبارات تجاری واضح خلاصه کنید. در پایان این دوره، شما آماده خواهید بود تا با دقت تحلیلی و بینش‌های کاربردی برای ذینفعان، بر تصمیمات محصول و علوم داده تأثیر بگذارید.

سرفصل ها و درس ها

تحلیل، مهندسی و افزایش نرخ بازگشت سرمایه (ROI) در هوش مصنوعی Analyze, Engineer, and Boost AI ROI

ویدیو خوش‌آمدگویی و معرفی دوره Welcome & Course Introduction Video
چرا مهندسی ویژگی با پرسیدن سوالات درست آغاز می‌شود Why Feature Engineering Starts with the Right Questions
تفسیر سیگنال‌های EDA — بخش‌ها، روندها و داده‌های پرت Interpreting EDA Signals — Segments, Trends, Outliers
چرا تست A/B مدل‌ها را به بازگشت سرمایه (ROI) متصل می‌کند Why A/B Testing Connects Models to ROI
ارزیابی عملکرد مدل — نرخ بهبود (Lift)، اطمینان و اثرات نهایی Evaluating Model Performance — Lift, Confidence, and Checkout Effects
تبریکات و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and continuous learning journey