کتاب صوتی پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری عمیق

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
• 2. شناخت علائم بیش‌برازش در داده‌های آموزشی
• 3. تأثیر حجم داده بر بیش‌برازش
• 4. ارتباط بین پیچیدگی مدل و بیش‌برازش
• 5. روش‌های تشخیص بیش‌برازش
• 6. اهمیت تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
• 7. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
• 8. انواع اعتبارسنجی متقابل
• 9. اعتبارسنجی k-fold
• 10. نکات مهم در اجرای اعتبارسنجی متقابل
• 11. بیش‌برازش در مدل‌های رگرسیون
• 12. بیش‌برازش در مدل‌های طبقه‌بندی
• 13. روش‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 14. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
• 15. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 16. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 17. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
• 18. اهمیت فراپارامترهای تنظیم‌کننده
• 19. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 20. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
• 21. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
• 22. تنظیم تعداد لایه‌ها و نورون‌ها
• 23. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
• 24. منظم‌سازی L1 (Lasso)
• 25. منظم‌سازی L2 (Ridge)
• 26. تأثیر منظم‌سازی L1 و L2 بر وزن‌های مدل
• 27. تنظیم ضریب منظم‌سازی
• 28. تنظیمات مربوط به فعال‌سازی (Activation Functions)
• 29. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
• 30. منظم‌سازی dropout
• 31. نحوه عملکرد dropout
• 32. تنظیم نرخ dropout
• 33. مزایای استفاده از dropout
• 34. محدودیت‌های dropout
• 35. تنظیمات مربوط به توابع هزینه (Loss Functions)
• 36. انتخاب تابع هزینه مناسب
• 37. توابع هزینه برای رگرسیون
• 38. توابع هزینه برای طبقه‌بندی
• 39. توابع هزینه سفارشی
• 40. تنظیمات مربوط به بهینه‌سازها (Optimizers)
• 41. انواع بهینه‌سازها (SGD, Adam, RMSprop)
• 42. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازها
• 43. Early Stopping
• 44. نحوه پیاده‌سازی Early Stopping
• 45. تنظیم پارامترهای Early Stopping
• 46. تأثیر داده‌های نویزدار بر بیش‌برازش
• 47. روش‌های پاک‌سازی داده‌ها
• 48. افزایش داده (Data Augmentation)
• 49. تکنیک‌های افزایش داده برای تصاویر
• 50. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
• 51. تکنیک‌های افزایش داده برای صدا
• 52. اهمیت افزایش داده در جلوگیری از بیش‌برازش
• 53. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
• 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 56. استفاده از مدل‌های پایه (Base Models)
• 57. چالش‌های یادگیری انتقالی
• 58. مدل‌های Ensemble
• 59. بگینگ (Bagging)
• 60. بوستینگ (Boosting)
• 61. استفاده از مدل‌های Ensemble برای کاهش واریانس
• 62. ترکیب مدل‌های مختلف
• 63. مدل‌های پیچیده و بیش‌برازش
• 64. مدل‌های ساده و کم‌برازش (Underfitting)
• 65. یافتن تعادل بین بیش‌برازش و کم‌برازش
• 66. مفهوم Bias-Variance Tradeoff
• 67. شناخت واریانس بالا
• 68. شناخت بایاس بالا
• 69. راه‌های کاهش بایاس
• 70. راه‌های کاهش واریانس
• 71. مدیریت بایاس و واریانس در عمل
• 72. اهمیت تفسیرپذیری مدل
• 73. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
• 74. تکنیک‌های LIME و SHAP
• 75. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
• 76. ارتباط تفسیرپذیری با جلوگیری از بیش‌برازش
• 77. آزمایش و ارزیابی مداوم مدل
• 78. مستندسازی فرایند آموزش مدل
• 79. بررسی تاریخچه آموزش (Training History)
• 80. نمودارهای خطای آموزشی و اعتبارسنجی
• 81. نمودارهای دقت آموزشی و اعتبارسنجی
• 82. تحلیل نمودارهای خطای آموزشی و اعتبارسنجی
• 83. تحلیل نمودارهای دقت آموزشی و اعتبارسنجی
• 84. شناسایی الگوهای بیش‌برازش در نمودارها
• 85. شناسایی الگوهای کم‌برازش در نمودارها
• 86. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
• 87. پایش عملکرد مدل در طول زمان
• 88. تکرارپذیری در آزمایش‌ها
• 89. اهمیت تکرارپذیری در تحقیقات علمی
• 90. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
• 91. استفاده از ابزارهای مدیریت نسخه
• 92. نکات پیشرفته در جلوگیری از بیش‌برازش
• 93. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
• 94. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و بیش‌برازش
• 95. ملاحظات اخلاقی در آموزش مدل‌ها
• 96. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری عمیق
• 97. امنیت مدل‌ها در برابر حملات (Adversarial Attacks)
• 98. روش‌های دفاع در برابر حملات خصمانه
• 99. نقش مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
• 100. تأثیر مهندسی ویژگی بر کاهش بیش‌برازش