کتاب صوتی پیشگیری از انحراف مدل با استفاده از یادگیری فعال

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشگیری از انحراف مدل با استفاده از یادگیری فعال

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model drift detection techniques and tools implementation and interpretation

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با یادگیری فعال
• 2. روش‌های تشخیص انحراف مدل
• 3. اهمیت پیشگیری از انحراف مدل در کاربردها
• 4. مفهوم انحراف داده و اثرات آن
• 5. انواع انحراف مدل: انحراف داده، انحراف الگوریتم
• 6. اندازه‌گیری انحراف داده
• 7. بررسی توزیع داده‌ها و شناسایی تغییرات
• 8. نمونه‌برداری فعال برای کاهش انحراف
• 9. روش‌های انتخاب نمونه‌های آموزشی
• 10. استفاده از یادگیری تقویتی برای انتخاب نمونه
• 11. بهینه‌سازی فرآیند انتخاب نمونه
• 12. یادگیری نیمه نظارتی و کاهش انحراف
• 13. تلفیق داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
• 14. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
• 15. تولید داده‌های مصنوعی برای کاهش انحراف
• 16. روش‌های مبتنی بر انتقال یادگیری
• 17. انتقال دانش از یک دامنه به دامنه دیگر
• 18. تنظیم دقیق مدل در دامنه جدید
• 19. استفاده از یادگیری چندوظیفه‌ای
• 20. بهبود تعمیم‌پذیری مدل با یادگیری چندوظیفه‌ای
• 21. روش‌های مبتنی بر تشخیص ناهنجاری
• 22. شناسایی داده‌های پرت و غیرمعمول
• 23. استفاده از الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری
• 24. پیش‌بینی انحراف مدل با استفاده از داده‌های تاریخی
• 25. مدل‌سازی تغییرات در توزیع داده‌ها
• 26. استفاده از سری‌های زمانی برای پیش‌بینی انحراف
• 27. روش‌های مبتنی بر یادگیری جمعیت
• 28. تنوع‌بخشی به مجموعه داده با استفاده از یادگیری جمعیت
• 29. استفاده از الگوریتم‌های تکاملی
• 30. تقویت یادگیری با استفاده از داده‌های متضاد
• 31. شناسایی نمونه‌هایی که باعث انحراف می‌شوند
• 32. استفاده از روش‌های تفسیرپذیری مدل
• 33. تفسیر نتایج مدل و شناسایی عوامل انحراف
• 34. روش‌های مبتنی بر تنظیم‌سازی
• 35. تنظیم‌سازی برای کاهش حساسیت به انحراف
• 36. استفاده از روش‌های تنظیم‌سازی L1 و L2
• 37. روش‌های مبتنی بر کاهش ابعاد
• 38. کاهش ابعاد داده‌ها برای کاهش انحراف
• 39. استفاده از تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA)
• 40. روش‌های مبتنی بر خوشه بندی
• 41. شناسایی الگوهای پنهان در داده‌ها
• 42. استفاده از الگوریتم‌های خوشه‌بندی K-means
• 43. روش‌های مبتنی بر جنگل تصادفی
• 44. استفاده از جنگل تصادفی برای ارزیابی اهمیت ویژگی‌ها
• 45. روش‌های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)