فلش‌کارت‌های آموزشی شتاب‌دهی به تنظیم ابرپارامترهای XGBoost با استفاده از Optuna و پردازنده‌های گرافیکی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره شتاب‌دهی به تنظیم ابرپارامترهای XGBoost با استفاده از Optuna و پردازنده‌های گرافیکی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین
• 4. یادگیری نظارت شده
• 5. یادگیری نظارت نشده
• 6. یادگیری تقویتی
• 7. معرفی XGBoost
• 8. مزایای XGBoost
• 9. نصب و راه‌اندازی XGBoost
• 10. ساختار درخت تصمیم
• 11. نحوه عملکرد XGBoost
• 12. تنظیم ابرپارامترها در XGBoost
• 13. اهمیت تنظیم ابرپارامترها
• 14. روش‌های سنتی تنظیم ابرپارامترها
• 15. معرفی Optuna
• 16. فلسفه Optuna
• 17. معماری Optuna
• 18. نحوه استفاده از Optuna
• 19. مطالعه موردی: تنظیم ابرپارامترهای XGBoost با Optuna
• 20. آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌سازی
• 21. پیش‌پردازش داده‌ها
• 22. مهندسی ویژگی
• 23. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 24. معرفی پردازنده‌های گرافیکی (GPU)
• 25. مزایای استفاده از GPU در یادگیری ماشین
• 26. نصب و پیکربندی CUDA و cuDNN
• 27. اجرای XGBoost بر روی GPU
• 28. شتاب‌دهی به فرایند آموزش مدل
• 29. تنظیم ابرپارامترهای کلیدی XGBoost
• 30. پارامترهای مربوط به ساختار درخت
• 31. پارامترهای مربوط به تنظیم (Regularization)
• 32. پارامترهای مربوط به نرخ یادگیری
• 33. پارامترهای مربوط به نمونه‌گیری
• 34. تنظیم ابرپارامترهای مبتنی بر Optuna
• 35. استراتژی‌های جستجوی Optuna
• 36. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 37. جستجوی بیزی (Bayesian Optimization)
• 38. جستجوی مبتنی بر درخت (Tree-structured Parzen Estimator - TPE)
• 39. جستجوی مبتنی بر هایپرباند (Hyperband)
• 40. تنظیم ابرپارامترهای پیشرفته با Optuna
• 41. تعریف فضاهای جستجوی پیچیده
• 42. استفاده از Pruning در Optuna
• 43. مدیریت مطالعات (Studies) در Optuna
• 44. ترکیب Optuna با GPU Accelerated XGBoost
• 45. بهینه‌سازی فرایند جستجو
• 46. تنظیم ابرپارامترهای مدل‌های بزرگ
• 47. مدیریت حافظه در حین آموزش GPU
• 48. ارزیابی عملکرد مدل
• 49. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 50. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 51. انتخاب بهترین ابرپارامترها
• 52. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 53. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از اعتبارسنجی متقابل
• 54. مطالعات موردی پیشرفته
• 55. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص تصویر
• 56. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 57. بهینه‌سازی مدل‌های پیش‌بینی سری‌های زمانی
• 58. مقایسه روش‌های تنظیم ابرپارامترها
• 59. XGBoost در مقابل LightGBM
• 60. XGBoost در مقابل CatBoost
• 61. Optuna در مقابل Hyperopt
• 62. Optuna در مقابل Keras Tuner
• 63. ملاحظات عملی در تنظیم ابرپارامترها
• 64. انتخاب منابع محاسباتی مناسب
• 65. مدیریت زمان و هزینه
• 66. مستندسازی فرایند تنظیم ابرپارامترها
• 67. بهبود مستمر مدل
• 68. تکنیک‌های پیشرفته‌تر در یادگیری ماشین
• 69. یادگیری عمیق
• 70. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN)
• 71. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
• 72. ترانسفورمرها
• 73. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 74. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 75. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
• 76. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 77. آینده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 78. کاربردهای نوین هوش مصنوعی
• 79. تأثیر هوش مصنوعی بر جامعه
• 80. مسیر شغلی در حوزه هوش مصنوعی
• 81. یادگیری ماشین در صنعت
• 82. کاربرد یادگیری ماشین در بهداشت و درمان
• 83. کاربرد یادگیری ماشین در امور مالی
• 84. کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی
• 85. کاربرد یادگیری ماشین در حمل و نقل
• 86. کاربرد یادگیری ماشین در تولید
• 87. کاربرد یادگیری ماشین در کشاورزی
• 88. کاربرد یادگیری ماشین در انرژی
• 89. کاربرد یادگیری ماشین در آموزش
• 90. کاربرد یادگیری ماشین در امنیت
• 91. کاربرد یادگیری ماشین در سرگرمی
• 92. کاربرد یادگیری ماشین در علم داده
• 93. مفاهیم پیشرفته در بهینه‌سازی
• 94. بهینه‌سازی چندهدفه
• 95. بهینه‌سازی با محدودیت
• 96. بهینه‌سازی در سیستم‌های توزیع‌شده
• 97. روش‌های نوین شتاب‌دهی GPU
• 98. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌شده
• 99. موازی‌سازی داده‌ها
• 100. موازی‌سازی مدل