اکسپرس 24
کتاب بهینه‌سازی یادگیری متغیر: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها

کتاب بهینه‌سازی یادگیری متغیر: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها

تگ‌ها: استنتاج بیزی الگوریتم‌های یادگیری متغیر بهینه‌سازی عددی بهینه‌سازی یادگیری متغیر تکنیک‌های یادگیری متغیر روش‌های مونت‌کارلو مارکوف چین مدل‌های احتمالی یادگیری متغیر

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 بهینه‌سازی یادگیری متغیر: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها

موضوع کلی: روش‌های نمونه‌گیری مونت‌کارلو مارکوف (MCMC) در آمار بیزی

موضوع میانی: یادگیری متغیر (Variational Inference)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و بهینه‌سازی
  • 2. مفاهیم اساسی متغیرهای یادگیری
  • 3. انواع متغیرها در مدل‌های یادگیری
  • 4. شناخت داده و پیش‌پردازش متغیرها
  • 5. اهمیت نرمال‌سازی و استانداردسازی متغیرها
  • 6. تکنیک‌های کاهش ابعاد متغیرها
  • 7. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای متغیرها
  • 8. تحلیل تمایز خطی (LDA) و کاربرد آن
  • 9. انتخاب ویژگی (Feature Selection) چیست؟
  • 10. روش‌های مبتنی بر فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 11. روش‌های مبتنی بر Wrapper برای انتخاب ویژگی
  • 12. روش‌های مبتنی بر Embedded برای انتخاب ویژگی
  • 13. مدل‌سازی متغیرهای دسته‌ای (Categorical)
  • 14. کدگذاری One-Hot برای متغیرهای دسته‌ای
  • 15. کدگذاری Label Encoding برای متغیرها
  • 16. کاربرد متغیرهای ترتیبی (Ordinal)
  • 17. تکنیک‌های مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 18. ساخت ویژگی‌های جدید از داده‌های موجود
  • 19. ترکیب متغیرها و ایجاد تعاملات
  • 20. اهمیت توزیع متغیرها در مدل‌سازی
  • 21. بررسی چولگی و کشیدگی متغیرها
  • 22. مدیریت متغیرهای پرت (Outliers)
  • 23. روش‌های شناسایی متغیرهای پرت
  • 24. تکنیک‌های حذف یا تبدیل متغیرهای پرت
  • 25. مدل‌سازی متغیرهای وابسته به زمان
  • 26. ویژگی‌های مبتنی بر پنجره زمانی (Time-based)
  • 27. استفاده از توابع تأخیر (Lag Functions)
  • 28. اهمیت متغیرهای محیطی در یادگیری
  • 29. مدل‌سازی با متغیرهای مکانی
  • 30. کاربرد شبکه‌های عصبی در بهینه‌سازی متغیرها
  • 31. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و متغیرها
  • 32. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و متغیرها
  • 33. شبکه‌های LSTM و GRU برای داده‌های متوالی
  • 34. الگوریتم‌های بهینه‌سازی گرادیان کاهشی
  • 35. انواع گرادیان کاهشی (Batch, Mini-batch, Stochastic)
  • 36. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 37. روش‌های تطبیقی نرخ یادگیری (Adam, RMSprop)
  • 38. بهینه‌سازی تابع هزینه (Loss Function)
  • 39. انتخاب تابع هزینه مناسب برای مسائل مختلف
  • 40. بهینه‌سازی پارامترهای مدل (Model Parameters)
  • 41. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 42. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) برای فراپارامترها
  • 43. جستجوی تصادفی (Random Search) برای فراپارامترها
  • 44. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 45. تکنیک‌های توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 46. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 47. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 48. L1 و L2 Regularization برای متغیرها
  • 49. Drop out در شبکه‌های عصبی
  • 50. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 51. K-Fold Cross-Validation
  • 52. Stratified K-Fold Cross-Validation
  • 53. Leave-One-Out Cross-Validation
  • 54. ارزیابی عملکرد مدل با متغیرهای بهینه‌شده
  • 55. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 56. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 57. منحنی ROC و AUC
  • 58. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 59. بهینه‌سازی درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 60. کاربرد الگوریتم‌های Boosting (AdaBoost, Gradient Boosting)
  • 61. تنظیم پارامترهای مدل‌های Boosting
  • 62. بهینه‌سازی ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 63. انتخاب کرنل مناسب برای SVM
  • 64. بهینه‌سازی الگوریتم K-نزدیک‌ترین همسایه (KNN)
  • 65. انتخاب مقدار K در KNN
  • 66. بهینه‌سازی مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 67. الگوریتم K-Means و بهینه‌سازی آن
  • 68. الگوریتم DBSCAN و پارامترهای آن
  • 69. کاربرد متغیرهای خروجی در بهینه‌سازی
  • 70. مدل‌سازی پیش‌بینی متغیرهای پیوسته
  • 71. مدل‌سازی پیش‌بینی متغیرهای گسسته
  • 72. تکنیک‌های کاهش واریانس در مدل‌ها
  • 73. اهمیت تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 74. روش‌های تفسیر مدل‌های یادگیری
  • 75. شرح اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 76. تحلیل تأثیر متغیرها بر خروجی مدل
  • 77. کاربرد SHAP و LIME در تفسیرپذیری
  • 78. بهینه‌سازی مدل برای داده‌های نامتوازن
  • 79. تکنیک‌های بازنمونه‌برداری (Resampling)
  • 80. SMOTE و انواع آن
  • 81. تکنیک‌های مبتنی بر هزینه (Cost-Sensitive Learning)
  • 82. بهینه‌سازی مدل‌های سری زمانی
  • 83. مدل ARIMA و بهینه‌سازی پارامترهای آن
  • 84. مدل‌های سری زمانی مبتنی بر شبکه عصبی
  • 85. بهینه‌سازی مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 86. کاربرد متغیرهای ترکیبی در یادگیری
  • 87. بهینه‌سازی مدل‌های گراف (Graph Neural Networks)
  • 88. کاربرد یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 89. عناصر اصلی یادگیری تقویتی
  • 90. بهینه‌سازی عامل یادگیری تقویتی
  • 91. کاربرد متغیرهای توصیفی در یادگیری
  • 92. بهینه‌سازی مدل‌ها در محیط‌های دینامیک
  • 93. مدیریت تغییر توزیع داده (Concept Drift)
  • 94. تکنیک‌های انطباق مدل با تغییرات
  • 95. بهینه‌سازی مدل برای مقیاس‌پذیری
  • 96. پردازش موازی در بهینه‌سازی یادگیری
  • 97. استفاده از GPU و TPU برای تسریع
  • 98. چالش‌های بهینه‌سازی در داده‌های بزرگ
  • 99. مدل‌سازی با متغیرهای چندوجهی
  • 100. بهینه‌سازی مدل‌های چندوظیفه‌ای (Multi-task)

📚 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.