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

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .


ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.