کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
This book introduces the mathematical foundations and techniques that lead to the development and analysis of many of the algorithms that are used in machine learning. It starts with an introductory chapter that describes notation used throughout the book and serve at a reminder of basic concepts in calculus, linear algebra and probability and also introduces some measure theoretic terminology, which can be used as a reading guide for the sections that use these tools. The introductory chapters also provide background material on matrix analysis and optimization. The latter chapter provides theoretical support to many algorithms that are used in the book, including stochastic gradient descent, proximal methods, etc. After discussing basic concepts for statistical prediction, the book includes an introduction to reproducing kernel theory and Hilbert space techniques, which are used in many places, before addressing the description of various algorithms for supervised statistical learning, including linear methods, support vector machines, decision trees, boosting, or neural networks. The subject then switches to generative methods, starting with a chapter that presents sampling methods and an introduction to the theory of Markov chains. The following chapter describe the theory of graphical models, an introduction to variational methods for models with latent variables, and to deep-learning based generative models. The next chapters focus on unsupervised learning methods, for clustering, factor analysis and manifold learning. The final chapter of the book is theory-oriented and discusses concentration inequalities and generalization bounds.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این کتاب پایه ها و تکنیک های ریاضی را معرفی می کند که منجر به توسعه و تجزیه و تحلیل بسیاری از الگوریتم هایی که در یادگیری ماشین استفاده می شود.این کار با یک فصل مقدماتی شروع می شود که نماد مورد استفاده در طول کتاب را توصیف می کند و در یادآوری مفاهیم اساسی در حساب ، جبر خطی و احتمال و همچنین برخی از اصطلاحات نظری اندازه گیری را معرفی می کند ، که می تواند به عنوان راهنمای خواندن برای بخش هایی که از این موارد استفاده می کنند استفاده شودابزارهافصل های مقدماتی همچنین مواد پس زمینه در مورد تجزیه و تحلیل ماتریس و بهینه سازی را ارائه می دهند.فصل دوم پشتیبانی نظری را برای بسیاری از الگوریتم های مورد استفاده در کتاب ارائه می دهد ، از جمله نزول شیب تصادفی ، روشهای پروگزیمال و غیره. پس از بحث در مورد مفاهیم اساسی برای پیش بینی آماری ، این کتاب شامل مقدمه ای برای بازتولید نظریه هسته و تکنیک های فضایی هیلبرت است که عبارتند ازقبل از پرداختن به توضیحات الگوریتم های مختلف برای یادگیری آماری تحت نظارت ، از جمله روش های خطی ، دستگاه های بردار پشتیبانی ، درختان تصمیم گیری ، تقویت یا شبکه های عصبی ، در بسیاری از مناطق استفاده می شود.سپس موضوع به روشهای تولیدی تغییر می کند ، با شروع فصلی که روش های نمونه برداری و مقدمه ای بر تئوری زنجیره های مارکوف ارائه می دهد.در فصل زیر تئوری مدلهای گرافیکی ، مقدمه ای بر روشهای متغیر برای مدلهایی با متغیرهای نهفته و مدلهای تولیدی مبتنی بر یادگیری عمیق شرح داده شده است.فصل های بعدی بر روشهای یادگیری بدون نظارت ، برای خوشه بندی ، تجزیه و تحلیل عاملی و یادگیری منیفولد متمرکز است.فصل پایانی کتاب تئوری گرا است و در مورد نابرابری های غلظت و مرزهای تعمیم بحث می شود.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
