دوره "قوانین انجمن و تجزیه و تحلیل نقاط پرت" دانش آموزان را با مفاهیم اساسی روش های یادگیری بدون نظارت، با تمرکز بر قوانین ارتباط و تشخیص نقاط پرت آشنا می کند. شرکت‌کنندگان در الگوریتم‌های مکرر و قوانین تداعی، بینشی در مورد الگوریتم‌های Apriori و استخراج قوانین تداعی مبتنی بر محدودیت به دست خواهند آورد. علاوه بر این، دانش‌آموزان روش‌های تشخیص پرت را با درک عمیقی از موارد پرت متنی بررسی خواهند کرد. از طریق آموزش‌های تعاملی و مطالعات موردی عملی، دانش‌آموزان تجربه عملی را در استفاده از قوانین ارتباط و تکنیک‌های تشخیص نقاط پرت در مجموعه داده‌های متنوع به دست خواهند آورد. اهداف آموزشی دوره: در پایان این دوره، دانشجویان قادر خواهند بود: 1. اصول و اهمیت روش‌های یادگیری بدون نظارت، به‌ویژه قوانین ارتباط و تشخیص موارد دور از دسترس را درک کنید. 2. مفاهیم و کاربردهای الگوهای مکرر و قوانین تداعی را در کشف روابط جالب بین آیتم ها درک کنید. 3. الگوریتم های Apriori را کاوش کنید تا مجموعه آیتم های مکرر را به طور کارآمد استخراج کنید و قوانین ارتباط را ایجاد کنید. 4. معیارهای حمایت، اطمینان، و افزایش را در استخراج قوانین تداعی اجرا و تفسیر کنید. 5. مفهوم استخراج قوانین انجمن مبتنی بر محدودیت و نقش آن در گرفتن الگوهای تداعی خاص را درک کنید. 6. اهمیت تشخیص پرت را در تحلیل داده ها و کاربردهای دنیای واقعی تجزیه و تحلیل کنید. 7. برای شناسایی نقاط داده غیرعادی، از روش‌های مختلف تشخیص پرت، از جمله رویکردهای آماری و مبتنی بر فاصله استفاده کنید. 8. درک متنی پرت و تکنیک های تشخیص نقاط پرت متنی برای گرفتن نقاط پرت در زمینه های خاص. 9. قوانین تداعی و تکنیک‌های تشخیص پرت را در مطالعات موردی در دنیای واقعی به کار ببرید تا بینش‌های معناداری به دست آورید. در طول دوره، دانش‌آموزان فعالانه در آموزش‌ها و مطالعات موردی شرکت می‌کنند، مهارت‌های مربوط به قانون‌کاوی و تشخیص موارد پرت را تقویت می‌کنند و تجربه عملی در کاربرد این تکنیک‌ها در مجموعه داده‌های متنوع به دست می‌آورند. با دستیابی به اهداف یادگیری، شرکت کنندگان به خوبی مجهز خواهند شد تا در وظایف یادگیری بدون نظارت برتری پیدا کنند و با استفاده از قوانین تداعی و تکنیک های تشخیص پرت، تصمیمات آگاهانه بگیرند.