کتاب صوتی حذف یادگیری در مدل‌های رگرسیون: تکنیک‌ها و کاربردها

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره حذف یادگیری در مدل‌های رگرسیون: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های رگرسیون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر حذف یادگیری در یادگیری ماشین
• 2. چالش‌های فراموشی داده در مدل‌های رگرسیون
• 3. بررسی روش‌های سنتی حذف داده و محدودیت‌ها
• 4. اهمیت حفظ حریم خصوصی و امنیت داده در رگرسیون
• 5. مفهوم "فراموشی قطعی" (Exact Unlearning)
• 6. مفهوم "فراموشی تقریبی" (Approximate Unlearning)
• 7. معرفی روش‌های مبتنی بر بازآموزی (Retraining-Based Methods)
• 8. بازآموزی کامل (Full Retraining): مزایا و معایب
• 9. بازآموزی افزایشی (Incremental Retraining): رویکردی کارآمد
• 10. روش‌های مبتنی بر ذخیره‌سازی نمونه (Sample-Based Methods)
• 11. روش‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-Based Methods)
• 12. تحلیل تاثیر حذف داده بر وزن‌های مدل رگرسیون
• 13. معماری‌های مدل رگرسیون مقاوم در برابر فراموشی
• 14. حذف یادگیری در رگرسیون خطی
• 15. حذف یادگیری در رگرسیون لجستیک
• 16. حذف یادگیری در رگرسیون چندجمله‌ای
• 17. حذف یادگیری در ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون
• 18. حذف یادگیری در درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
• 19. حذف یادگیری در شبکه‌های عصبی برای رگرسیون
• 20. محاسبه‌ی هزینه حذف یادگیری (Unlearning Cost)
• 21. بهینه‌سازی فرآیند حذف یادگیری برای کاهش هزینه
• 22. ارزیابی عملکرد مدل پس از حذف یادگیری
• 23. معیارهای ارزیابی مناسب برای سنجش کیفیت فراموشی
• 24. مقایسه روش‌های مختلف حذف یادگیری بر اساس دقت و کارایی
• 25. پیاده‌سازی حذف یادگیری در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn
• 26. پیاده‌سازی حذف یادگیری در پایتون با استفاده از TensorFlow/Keras
• 27. حذف یادگیری در داده‌های جریانی (Streaming Data)
• 28. حذف یادگیری در محیط‌های توزیع‌شده
• 29. چالش‌های مقیاس‌پذیری در حذف یادگیری
• 30. حذف یادگیری در داده‌های دارای برچسب نامطمئن
• 31. حذف یادگیری و مسائل مربوط به انصاف (Fairness) در مدل‌ها
• 32. حذف یادگیری و تبعیض الگوریتمی
• 33. بررسی کاربردهای حذف یادگیری در حوزه‌های مختلف
• 34. حذف یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
• 35. حذف یادگیری در تشخیص تقلب
• 36. حذف یادگیری در مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی
• 37. حذف یادگیری در داده‌های مالی
• 38. آینده‌ی حذف یادگیری در یادگیری ماشین
• 39. تحقیقات و روندهای نوظهور در این زمینه
• 40. ملاحظات قانونی و اخلاقی در حذف یادگیری