کتاب تحلیل خودکار خطا در مدل‌های یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل خودکار خطا در مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر تحلیل خطا و اهمیت آن در یادگیری ماشین
• 2. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و جایگاه تحلیل خطا
• 3. انواع خطاها در مدل‌های یادگیری ماشین: Bias و Variance
• 4. معرفی روش‌های سنتی تحلیل خطا (بررسی دستی نمونه‌ها)
• 5. معرفی روش‌های خودکار تحلیل خطا
• 6. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها برای تحلیل خطا
• 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل خطا
• 8. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) برای تحلیل خطا
• 9. تحلیل خطاهای طبقه‌بندی (Classification Errors)
• 10. تحلیل خطاهای رگرسیونی (Regression Errors)
• 11. شناسایی الگوهای خطا با استفاده از داده‌کاوی
• 12. استفاده از تکنیک‌های تجسم داده (Data Visualization) برای تحلیل خطا
• 13. تحلیل خطا بر اساس ویژگی‌ها (Feature Importance)
• 14. تحلیل خطا بر اساس بخش‌های مختلف داده (Data Slices)
• 15. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) و تاثیر آن‌ها بر خطا
• 16. معرفی ابزارهای متن‌باز برای تحلیل خودکار خطا (مانند Fairlearn, Aequitas)
• 17. تحلیل خطا در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 18. تحلیل خطا در مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
• 19. تحلیل خطا در مدل‌های سری زمانی (Time Series)
• 20. تحلیل خطا در مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 21. استفاده از تکنیک‌های Explainable AI (XAI) برای تحلیل خطا
• 22. تحلیل خطا و رفع سوگیری (Bias) در مدل‌ها
• 23. تحلیل خطا و افزایش قابلیت اطمینان مدل‌ها
• 24. تحلیل خطا و بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها
• 25. تحلیل خطا و کاهش هزینه‌های نگهداری مدل‌ها
• 26. استفاده از تحلیل خطا در MLOps
• 27. تحلیل خطا و نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
• 28. تحلیل خطا و تشخیص انحراف داده (Data Drift)
• 29. تحلیل خطا و تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
• 30. استفاده از تحلیل خطا برای انتخاب مدل مناسب
• 31. تحلیل خطا و تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 32. تحلیل خطا و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 33. تحلیل خطا و مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 34. تحلیل خطا و افزایش کیفیت داده (Data Quality)
• 35. تحلیل خطا و کاهش overfitting
• 36. تحلیل خطا و کاهش underfitting
• 37. تحلیل خطا و برآورد عدم قطعیت (Uncertainty Estimation)
• 38. تحلیل خطا و یادگیری فعال (Active Learning)
• 39. تحلیل خطا و یادگیری انتقادی (Adversarial Learning)
• 40. تحلیل خطا و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
• 41. تحلیل خطا و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 42. تحلیل خطا و یادگیری فدرال (Federated Learning)
• 43. تحلیل خطا در مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
• 44. تحلیل خطا و ارزیابی اخلاقی مدل‌ها
• 45. تحلیل خطا و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 46. تحلیل خطا و امنیت مدل‌ها
• 47. تحلیل خطا و تفسیرپذیری مدل‌ها
• 48. تحلیل خطا و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 49. تحلیل خطا و مقایسه مدل‌ها
• 50. تحلیل خطا و انتخاب معیار ارزیابی مناسب
• 51. تحلیل خطا و استفاده از داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
• 52. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Ensemble
• 53. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Boosting
• 54. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Bagging
• 55. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Stacking
• 56. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Voting
• 57. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Cross-Validation
• 58. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Bootstrapping
• 59. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Jackknife
• 60. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Leave-One-Out
• 61. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های K-Fold
• 62. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Stratified K-Fold
• 63. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Time Series Cross-Validation
• 64. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Monte Carlo