Hepatitis C Virus Detection Model Using Random Forest, Logistic Regression,and ABC Algorithm بر اساس اسنادی که ارائه کرده‌اید، هدف پروژه توسعه یک سیستم مبتنی بر یادگیری ماشین برای تشخیص زودهنگام ویروس هپاتیت C (HCV) است. این سیستم از مدل‌هایی مانند جنگل تصادفی (Random Forest - RF)، رگرسیون لجستیک (LR)، و الگوریتم کلنی زنبور مصنوعی (ABC) استفاده می‌کند و با استفاده از تکنیک‌هایی مانند SMOTE به عدم توازن داده‌ها رسیدگی می‌کند. در اینجا مراحل اصلی برای تکمیل این پروژه آورده شده است: آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها: مجموعه داده شناسایی شده است (مجموعه داده HCV از UCI). مدیریت داده‌های گمشده با جایگزینی مقادیر مناسب (میانگین، مد یا صفر). نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل. استفاده از تکنیک SMOTE برای تولید نمونه‌های مصنوعی برای کلاس‌های اقلیت و رسیدگی به عدم توازن داده‌ها(Report 1)(Report 2_). ساخت مدل: ساخت دو مدل با استفاده از جنگل تصادفی (RF) و رگرسیون لجستیک (LR). استفاده از الگوریتم ABC برای بهینه‌سازی و ترکیب پیش‌بینی‌های مدل‌ها. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی با استفاده از روش Stratified Holdout برای حفظ توزیع کلاس‌ها در طول ارزیابی(Report 1)(Report 2_). ارزیابی مدل: ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهایی مانند دقت (Accuracy)، دقت پیش‌بینی (Precision)، بازخوانی (Recall)، و ماتریس اغتشاش. مقایسه عملکرد مدل‌ها قبل و بعد از متعادل‌سازی داده‌ها. اجرای اعتبارسنجی چندگانه (k-fold cross-validation) و شبیه‌سازی‌های مونت کارلو برای اطمینان از مقاومت و قابلیت تعمیم مدل(proposal.new)(Report 2_). بهینه‌سازی و یکپارچه‌سازی مدل: تنظیم دقیق مدل ترکیبی با استفاده از الگوریتم ABC برای بهبود حساسیت و ویژگی مدل‌ها(proposal.new)(Report 1). اعتبارسنجی و آزمایش: انجام آزمایش‌های بیشتر با مقایسه نتایج مدل با داده‌های واقعی بالینی و آزمایش مقیاس‌پذیری و قابلیت انطباق در شرایط مختلف(proposal.new)(Report 2_). استقرار نهایی مدل: پیاده‌سازی مدل نهایی در زبان برنامه‌نویسی Python با استفاده از کتابخانه‌هایی مانند Scikit-learn و PyABC. ارائه راهنماها و مستندات برای یکپارچه‌سازی مدل با سیستم‌های بهداشتی(proposal.new)(Report 2_). مراحل بعدی شامل اصلاح فرآیند آماده‌سازی داده‌ها، ساخت مدل‌ها، ارزیابی آن‌ها با استفاده از معیارها و اعتبارسنجی عملکرد سیستم در محیط‌های بالینی است.

دارای تحصیلات مرتبط ( ارتباطات، فناوری اطلاعات، مدیریت، گرافیک، کامپیوتر) – آشنایی و تسلط کامل بر صفحات مجازی از قبیل اینستاگرام، لینکدین، یوتیوپ، آپارات و… – آشنایی و تسلط کامل بر نرم افزارهای طراحی از قبیل فتوشاپ، کورل،موشن و… – دارای خلاقیت، ابتکار، نوآوری، دارای روابط عمومی بالا – آشنا با روش های تبلیغات در فضای مجازی و… – آشنا به امور بازاریابی و تبلیغات در فضای مجازی. روزانه یک ساعت کاری غیرحضوری