کتاب راهکارهای هوشمند تنظیم پارامترها و ارتقای دقت مدل‌های یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای هوشمند تنظیم پارامترها و ارتقای دقت مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی الگوریتم‌ها

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش ابرپارامترها در عملکرد مدل
  • 2. مفاهیم پایه در بهینه‌سازی توابع جعبه‌سیاه
  • 3. چالش‌های تنظیم دستی پارامترها و ضرورت روش‌های خودکار
  • 4. تعریف فضای جستجو و انواع متغیرهای ابرپارامتری
  • 5. الگوریتم‌های جستجوی شبکه‌ای و محدودیت‌های مقیاس‌پذیری
  • 6. جستجوی تصادفی و مزایای آماری آن در فضای پارامترها
  • 7. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی و مدل‌های جایگزین
  • 8. نقش فرآیندهای گاوسی در پیش‌بینی عملکرد مدل
  • 9. توابع اکتساب و استراتژی‌های انتخاب نقاط بعدی در بهینه‌سازی
  • 10. تعادل میان اکتشاف و بهره‌برداری در الگوریتم‌های بهینه‌سازی
  • 11. الگوریتم‌های مبتنی بر مدل‌های جنگل تصادفی در تنظیم پارامترها
  • 12. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و متریک‌های دقت در ایران
  • 13. اعتبارسنجی متقاطع و کاهش خطای تعمیم در مدل‌های هوشمند
  • 14. بهینه‌سازی پارامترهای الگوریتم‌های رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 15. تنظیم ابرپارامترها در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 16. روش‌های کاهش هزینه محاسباتی در ارزیابی مدل‌ها
  • 17. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی در جستجوی فضاهای پارامتری
  • 18. بهینه‌سازی چندهدفه در طراحی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 19. پیاده‌سازی بهینه‌سازی بیزی با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 20. مدیریت منابع محاسباتی و زمان در فرآیند تنظیم پارامترها
  • 21. روش‌های موازی‌سازی در جستجوی ابرپارامترها
  • 22. تحلیل حساسیت مدل نسبت به تغییرات ابرپارامترها
  • 23. بهینه‌سازی خودکار خط لوله‌های یادگیری ماشین
  • 24. تشخیص و رفع بیش‌برازش از طریق تنظیم هوشمند پارامترها
  • 25. استفاده از یادگیری انتقال برای تسریع در تنظیم پارامترها
  • 26. ارزیابی پایداری مدل‌های تنظیم‌شده در داده‌های دنیای واقعی
  • 27. کاربرد بهینه‌سازی در الگوریتم‌های خوشه‌بندی
  • 28. بهینه‌سازی پارامترها در مدل‌های تقویت‌شده با گرادیان
  • 29. بررسی خطاهای رایج در تنظیم پارامترها و راهکارهای مقابله
  • 30. استانداردسازی گزارش‌دهی نتایج بهینه‌سازی در پروژه‌های صنعتی
  • 31. یکپارچه‌سازی فرآیندهای بهینه‌سازی در چرخه حیات هوش مصنوعی
  • 32. مطالعه موردی تنظیم پارامتر برای مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 33. بهینه‌سازی هوشمند در سیستم‌های توصیه‌گر بومی
  • 34. تکنیک‌های پیشرفته در مدیریت فضای جستجوی پویا
  • 35. معرفی ابزارهای متن‌باز برای بهینه‌سازی خودکار پارامترها
  • 36. اخلاق در توسعه هوش مصنوعی و شفافیت در تنظیم مدل‌ها
  • 37. مستندسازی مراحل تنظیم ابرپارامترها برای بازتولید نتایج
  • 38. آینده هوش مصنوعی و نقش بهینه‌سازی خودکار در توسعه فناوری ملی
تگ‌ها: Black-Box Optimization Hyperparameter Optimization بهینه‌سازی ابرپارامترها بهینه‌سازی جعبه سیاه تنظیم الگوریتم‌ها داده‌کاوی مدل‌سازی پیش‌بین هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.