فلش‌کارت‌های آموزشی اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی: از تئوری تا عمل

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی: از تئوری تا عمل

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: شبکه‌های عصبی بیزی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی بیزی
• 2. تفاوت شبکه‌های عصبی بیزی و شبکه‌های عصبی سنتی
• 3. نیاز به اعتبارسنجی در شبکه‌های عصبی بیزی
• 4. چالش‌های اعتبارسنجی در مدل‌های بیزی
• 5. روش‌های سنتی اعتبارسنجی و محدودیت‌های آن‌ها
• 6. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در شبکه‌های عصبی بیزی
• 7. اعتبارسنجی با استفاده از داده‌های نگهدارنده (Hold-Out Validation)
• 8. تخمین عدم قطعیت (Uncertainty Estimation) به عنوان ابزاری برای اعتبارسنجی
• 9. متریک‌های ارزیابی مدل‌های بیزی
• 10. مقدمه‌ای بر توزیع پسین (Posterior Distribution)
• 11. روش‌های نمونه‌برداری از توزیع پسین (MCMC)
• 12. ارزیابی همگرایی MCMC
• 13. اعتبارسنجی مدل با استفاده از اطلاعات معیار (Information Criteria)
• 14. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از Bayesian Model Comparison
• 15. اعتبارسنجی با استفاده از پیش‌بینی توزیعی (Distributional Prediction)
• 16. تکنیک‌های کاهش واریانس در تخمین عدم قطعیت
• 17. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در مسائل رگرسیون
• 18. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در مسائل طبقه‌بندی
• 19. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در مسائل یادگیری تقویتی
• 20. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در داده‌های نامتوازن
• 21. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی با داده‌های گمشده
• 22. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در داده‌های سری زمانی
• 23. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی با استفاده از داده‌های مصنوعی
• 24. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای بهبود اعتبارسنجی
• 25. اهمیت انتخاب توزیع‌های پیشین (Prior Distributions) مناسب
• 26. تأثیر توزیع‌های پیشین بر نتایج اعتبارسنجی
• 27. روش‌های حساسیت به توزیع پیشین
• 28. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در برابر حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
• 29. Robustness و اعتبارسنجی
• 30. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 31. اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی در یادگیری فعال (Active Learning)
• 32. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی در مسائل پزشکی
• 33. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی در مسائل مالی
• 34. کاربرد شبکه‌های عصبی بیزی در پردازش زبان طبیعی
• 35. پیاده‌سازی عملی اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی با پایتون
• 36. استفاده از کتابخانه‌های PyTorch و TensorFlow برای اعتبارسنجی
• 37. بهینه‌سازی فرایند اعتبارسنجی برای شبکه‌های عصبی بزرگ
• 38. مقایسه روش‌های مختلف اعتبارسنجی در عمل
• 39. انتخاب روش اعتبارسنجی مناسب بر اساس نوع داده و مسئله
• 40. چالش‌های اعتبارسنجی در شبکه‌های عصبی بیزی پیچیده
• 41. آینده اعتبارسنجی شبکه‌های عصبی بیزی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی