کتاب بنچمارکینگ حافظه در یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بنچمارکینگ حافظه در یادگیری ماشین

موضوع کلی: طراحی و بهینه‌سازی سلسله‌مراتب حافظه

موضوع میانی: Benchmarking (بنچمارکینگ)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفهوم بنچمارکینگ در یادگیری ماشین
• 2. معیارهای ارزیابی حافظه در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. مجموعه داده‌های استاندارد برای بنچمارکینگ حافظه
• 4. بررسی مجموعه داده ImageNet و کاربرد آن
• 5. بررسی مجموعه داده CIFAR-10 و CIFAR-100
• 6. معرفی مجموعه داده MNIST برای یادگیری ماشین
• 7. مقایسه عملکرد مدل‌ها بر اساس دقت
• 8. بررسی معیار Recall و کاربرد آن در بنچمارکینگ
• 9. بررسی معیار Precision و اهمیت آن
• 10. معرفی معیار F1-Score و نحوه محاسبه
• 11. بررسی منحنی ROC و AUC
• 12. بررسی معیار IoU در بنچمارکینگ تشخیص اشیا
• 13. بررسی سرعت پردازش و اهمیت آن در بنچمارکینگ
• 14. بررسی مصرف حافظه و تاثیر آن بر عملکرد مدل
• 15. مقایسه مدل‌های مختلف از نظر پیچیدگی محاسباتی
• 16. آشنایی با الگوریتم‌های بهینه‌سازی حافظه
• 17. روش‌های کاهش ابعاد داده برای بهبود عملکرد حافظه
• 18. بررسی تکنیک‌های Quantization در یادگیری ماشین
• 19. بررسی تکنیک‌های Pruning برای کاهش حجم مدل
• 20. بررسی روش‌های Knowledge Distillation
• 21. بررسی تاثیر Batch Size بر عملکرد حافظه
• 22. بررسی تاثیر Learning Rate بر عملکرد حافظه
• 23. آشنایی با تکنیک‌های Data Augmentation
• 24. استفاده از مدل‌های Pre-trained برای بهبود عملکرد
• 25. Fine-tuning مدل‌های Pre-trained بر روی مجموعه داده‌های جدید
• 26. بررسی تاثیر معماری شبکه عصبی بر حافظه
• 27. مقایسه شبکه‌های Convolutional و Recurrent
• 28. بررسی شبکه‌های Transformer و کاربرد آن‌ها
• 29. بررسی شبکه‌های Graph Neural Network
• 30. آشنایی با مفهوم Transfer Learning
• 31. بررسی روش‌های Domain Adaptation
• 32. بررسی روش‌های Few-Shot Learning
• 33. بررسی روش‌های Zero-Shot Learning
• 34. بررسی تاثیر Hardware بر عملکرد حافظه
• 35. آشنایی با GPU و TPU در یادگیری ماشین
• 36. بررسی تاثیر Parallel Processing بر سرعت آموزش
• 37. بررسی تاثیر Distributed Training بر حجم داده
• 38. مقایسه فریم‌ورک‌های TensorFlow و PyTorch
• 39. مقایسه فریم‌ورک‌های Keras و MXNet
• 40. آشنایی با ابزارهای مانیتورینگ عملکرد حافظه
• 41. بررسی ابزارهای Profiling برای بهینه‌سازی کد
• 42. بررسی ابزارهای Visualizing برای درک بهتر عملکرد
• 43. بررسی روش‌های اعتبارسنجی مدل
• 44. بررسی روش‌های Cross-Validation
• 45. آشنایی با مفهوم Bias-Variance Tradeoff