اکسپرس 24
کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری افزایشی (Incremental Learning)

کتاب مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری افزایشی (Incremental Learning)

تگ‌ها: High-Performance Computing Incremental Learning Incremental Machine Learning مبانی یادگیری افزایشی محاسبات در یادگیری افزایشی محاسبات سطح بالا یادگیری افزایشی یادگیری افزایشی در پایتون یادگیری ماشین افزایشی یادگیری مستمر

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 مقدمه‌ای بر محاسبات در یادگیری افزایشی (Incremental Learning)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی یادگیری افزایشی
  • 2. انواع رویکردهای یادگیری افزایشی
  • 3. مدل‌های سنتی یادگیری ماشین
  • 4. محدودیت‌های مدل‌های سنتی
  • 5. مفهوم داده‌های جریانی
  • 6. چالش‌های داده‌های جریانی
  • 7. تکنیک‌های ارزیابی مدل‌های افزایشی
  • 8. معیارهای ارزیابی در یادگیری افزایشی
  • 9. مدیریت تغییر در داده‌ها (Concept Drift)
  • 10. شناسایی تغییر مفهوم
  • 11. مدل‌سازی تغییر مفهوم
  • 12. روش‌های مقابله با تغییر مفهوم
  • 13. یادگیری حاشیه‌ای (Online Learning)
  • 14. الگوریتم‌های حاشیه‌ای رایج
  • 15. یادگیری افزایشی مبتنی بر نمونه (Instance-based)
  • 16. الگوریتم‌های K-نزدیک‌ترین همسایه افزایشی
  • 17. یادگیری افزایشی مبتنی بر مدل (Model-based)
  • 18. یادگیری افزایشی مبتنی بر درخت تصمیم
  • 19. الگوریتم Hoeffding Tree
  • 20. الگوریتم VFDT
  • 21. الگوریتم CVFDT
  • 22. یادگیری افزایشی مبتنی بر رگرسیون
  • 23. رگرسیون خطی افزایشی
  • 24. رگرسیون لجستیک افزایشی
  • 25. یادگیری افزایشی مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان (SVM)
  • 26. ماشین بردار پشتیبان حاشیه‌ای
  • 27. یادگیری افزایشی مبتنی بر شبکه‌های عصبی
  • 28. شبکه‌های عصبی با قابلیت یادگیری افزایشی
  • 29. شبکه‌های حافظه طولانی کوتاه-مدت (LSTM) در یادگیری افزایشی
  • 30. شبکه‌های حافظه فعال (RNN) در یادگیری افزایشی
  • 31. یادگیری افزایشی برای طبقه‌بندی
  • 32. روش‌های طبقه‌بندی افزایشی
  • 33. یادگیری افزایشی برای خوشه‌بندی
  • 34. خوشه‌بندی افزایشی با K-Means
  • 35. خوشه‌بندی افزایشی با DBSCAN
  • 36. یادگیری افزایشی برای تشخیص ناهنجاری
  • 37. روش‌های تشخیص ناهنجاری افزایشی
  • 38. یادگیری افزایشی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. توصیه‌گرهای افزایشی مبتنی بر محتوا
  • 40. توصیه‌گرهای افزایشی مبتنی بر فیلترینگ مشارکتی
  • 41. کاربرد یادگیری افزایشی در پردازش زبان طبیعی
  • 42. مدل‌سازی موضوعی افزایشی
  • 43. طبقه‌بندی متن افزایشی
  • 44. کاربرد یادگیری افزایشی در بینایی ماشین
  • 45. تشخیص اشیاء افزایشی
  • 46. ردیابی اشیاء افزایشی
  • 47. یادگیری افزایشی در اینترنت اشیاء (IoT)
  • 48. تحلیل داده‌های سنسورهای جریانی
  • 49. تشخیص الگو در داده‌های IoT
  • 50. یادگیری افزایشی در حوزه سلامت
  • 51. پایش سلامت بیماران به صورت افزایشی
  • 52. تشخیص بیماری با داده‌های پزشکی جریانی
  • 53. یادگیری افزایشی در حوزه مالی
  • 54. پیش‌بینی روند بازار به صورت افزایشی
  • 55. تشخیص تقلب در تراکنش‌های بانکی
  • 56. یادگیری افزایشی در شبکه‌های اجتماعی
  • 57. تحلیل احساسات جریانی
  • 58. تشخیص اخبار جعلی به صورت افزایشی
  • 59. مدیریت داده‌های حجیم در یادگیری افزایشی
  • 60. تکنیک‌های نمونه‌برداری در یادگیری افزایشی
  • 61. کاهش ابعاد در یادگیری افزایشی
  • 62. کاربرد تکنیک‌های فشرده‌سازی داده
  • 63. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری افزایشی
  • 64. تنظیم پارامترهای مدل‌های افزایشی
  • 65. روش‌های یادگیری فعال (Active Learning) در یادگیری افزایشی
  • 66. انتخاب نمونه‌های آموزنده
  • 67. یادگیری افزایشی با نظارت جزئی (Semi-supervised)
  • 68. مدل‌های ترکیبی نظارت شده و بدون نظارت
  • 69. یادگیری افزایشی با نظارت خودکار (Self-supervised)
  • 70. استفاده از وظایف پیش‌بینانه
  • 71. یادگیری افزایشی چند وظیفه‌ای (Multi-task)
  • 72. به اشتراک‌گذاری دانش بین وظایف
  • 73. یادگیری افزایشی چند عاملی (Multi-agent)
  • 74. همکاری و رقابت عامل‌ها
  • 75. یادگیری افزایشی در سیستم‌های توزیع شده
  • 76. هماهنگ‌سازی مدل‌ها در کلاسترها
  • 77. چالش‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری افزایشی
  • 78. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی تفاضلی
  • 79. ملاحظات اخلاقی در یادگیری افزایشی
  • 80. مسئولیت‌پذیری مدل‌های افزایشی
  • 81. پیاده‌سازی عملی یادگیری افزایشی
  • 82. انتخاب ابزارها و کتابخانه‌ها
  • 83. معماری سیستم‌های یادگیری افزایشی
  • 84. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های یادگیری افزایشی
  • 85. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های افزایشی
  • 86. پایش عملکرد مدل در طول زمان
  • 87. بروزرسانی مدل‌های افزایشی
  • 88. مدیریت خطا و بازیابی در سیستم‌های افزایشی
  • 89. بررسی موردی: یادگیری افزایشی در سیستم ترافیک هوشمند
  • 90. بررسی موردی: یادگیری افزایشی در تشخیص هرزنامه
  • 91. بررسی موردی: یادگیری افزایشی در پیش‌بینی تقاضا
  • 92. بررسی موردی: یادگیری افزایشی در مدیریت منابع شبکه
  • 93. مطالعه پیشرفته: یادگیری تقویتی افزایشی
  • 94. مفاهیم پایه یادگیری تقویتی
  • 95. تطبیق یادگیری تقویتی با داده‌های جریانی
  • 96. روش‌های یادگیری ترکیبی (Ensemble) در یادگیری افزایشی
  • 97. ترکیب مدل‌های افزایشی مختلف
  • 98. ارزیابی جامع رویکردهای یادگیری افزایشی
  • 99. مقایسه عملکرد الگوریتم‌ها
  • 100. روندهای آینده در یادگیری افزایشی

📚 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.