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 project explores the integration of Bayesian Optimization (BO) algorithms into a base machine learning model, specifically Convolutional Neural Networks (CNNs), for classifying gravitational waves among background noise. The primary objective is to evaluate whether optimizing hyperparameters using Bayesian Optimization enhances the base model's performance. For this purpose, a Kaggle [1] dataset that comprises real background noise (labeled 0) and simulated gravitational wave signals with noise (labeled 1) is used. Data with real noise is collected from three detectors: LIGO Livingston, LIGO Hanford, and Virgo. Through data preprocessing and training, the models effectively classify testing data, predicting the presence of gravitational wave signals with a remarkable score, of 83.61%. The BO model demonstrates comparable accuracy to the base model, but its performance improvement is not very significant (84.34%). However, it is worth noting that the BO model needs additional computational resources and time due to the iterations required for hyperparameter optimization, requiring additional training on the entire dataset. For this reason, the BO model is less efficient in terms of resources compared to the base model in gravitational wave classification
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
این پروژه به بررسی الگوریتم های بهینه سازی بیزی (BO) در یک مدل یادگیری ماشین پایه ، به ویژه شبکه های عصبی حلقوی (CNN) ، برای طبقه بندی امواج گرانشی در میان نویز پس زمینه می پردازد.هدف اصلی ارزیابی اینکه آیا بهینه سازی هایپرپارامترها با استفاده از بهینه سازی بیزی باعث افزایش عملکرد مدل پایه می شود.برای این منظور ، از یک مجموعه داده Kaggle [1] که شامل نویز پس زمینه واقعی (برچسب 0) و سیگنال های موج گرانشی شبیه سازی شده با نویز (برچسب 1) است.داده ها با سر و صدای واقعی از سه آشکارساز جمع آوری می شود: لیگو لیوینگستون ، لیگو هانفورد و باکره.از طریق پیش پردازش و آموزش داده ها ، مدل ها به طور موثری داده های آزمایش را طبقه بندی می کنند ، پیش بینی حضور سیگنال های موج گرانشی با نمره قابل توجه ، از 83.61 ٪.مدل BO دقت قابل مقایسه با مدل پایه را نشان می دهد ، اما بهبود عملکرد آن بسیار معنی دار نیست (34 /84 ٪).با این حال ، شایان ذکر است که مدل BO به دلیل تکرارهای مورد نیاز برای بهینه سازی هایپرپارامتر ، به منابع محاسباتی و زمان دیگری نیاز دارد و نیاز به آموزش های اضافی در کل مجموعه داده ها دارد.به همین دلیل ، مدل BO از نظر منابع در مقایسه با مدل پایه در طبقه بندی موج گرانشی کارآمدتر است
📚 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
