🔥 4 معیار درست برای ارزیابی کلاسه‌بندی نامتوازن:

‏1️⃣ PR-AUC بهتر از ROC-AUC وقتی کلاس مثبت کم‌یابه
‏2️⃣ F1 / F0.5 / F2 بسته به اهمیت Precision یا Recall
‏3️⃣ Balanced Accuracy برای دیتای با نسبت نامتوازن
‏4️⃣ Calibration Curve تا ببینی نمرهٔ احتمال واقعیه یا نه

💡 اول «چه چیزی» مهمه رو مشخص کن، بعد متریک رو انتخاب کن.

🔵 @DataScience_Function

📚𝘿𝙖𝙩𝙖-𝘿𝙧𝙞𝙫𝙚𝙣 𝘿𝙚𝙘𝙞𝙨𝙞𝙤𝙣 𝙈𝙖𝙠𝙞𝙣𝙜 & 𝙍𝙤𝙗𝙪𝙨𝙩 𝙊𝙥𝙩𝙞𝙢𝙞𝙯𝙖𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙫𝙞𝙖 𝙈𝙖𝙘𝙝𝙞𝙣𝙚 𝙇𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜

📊دوره آموزشی تصمیم‌گیری داده‌محور و بهینه‌سازی استوار با یادگیری ماشین و پایتون

👨‍💻 در سه سطح از پایه تا پیشرفته و کلاس جهانی

✍️ از آشنایی با مفاهیم پایه تصمیم‌گیری مبتنی بر یادگیری ماشین تا تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی استوار داده‌محور ...


✔️ با گواهی معتبر دو زبانه از انجمن مهندسی صنایع ایران IIIE

🤝با حمایت دانشگاه علم و صنعت ایران و آکادمی تخصصی آپتیم‌یار

👨‍🏫 با تدریس اساتید برجسته کشور

🎓 کاربردی در پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی دانشگاهی، سازمان‌ها و صنایع


📍حضوری: تهران، دانشگاه علم و صنعت ایران

📆 زمان سطح مقدماتی:  ۲۰ ، ۲۶ و ۲۷ شهریور ■ ⏰ ۸.۳۰ تا ۱۲.۳۰


🔗 برنامه تفصیلی و سرفصل‌های کامل

🔗 ثبت‌نام و جزئیات بیشتر

🔗 پشتیبانی (تلگرام)

🔥 3 محور مانیتورینگ مدل در Production:

‏1️⃣ Data/Concept Drift با آزمون توزیع و افت متریک
‏2️⃣ Latency & Cost per Prediction روی هر سرویس
‏3️⃣ Error Analysis زنده (Segmentها، Outlierها)

💡 هشدار آستانه‌ای + ریترین خودکار = مدل سالم‌تر.

🔵 @DataScience_Function