اکسپرس 24
کتاب پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری عمیق

کتاب پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری عمیق

تگ‌ها: Overfitting اعتبارسنجی متقابل پیش‌گیری از بیش‌برازش تنظیم فراپارامترها تنظیم مدل مدل‌های زبانی بزرگ هوش مصنوعی یادگیری عمیق

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 پیش‌گیری از بیش‌برازش (Overfitting) در یادگیری عمیق

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری عمیق (Deep Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی بیش‌برازش در شبکه‌های عصبی
  • 2. شناخت علائم بیش‌برازش در داده‌های آموزشی
  • 3. تأثیر حجم داده بر بیش‌برازش
  • 4. ارتباط بین پیچیدگی مدل و بیش‌برازش
  • 5. روش‌های تشخیص بیش‌برازش
  • 6. اهمیت تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 7. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 8. انواع اعتبارسنجی متقابل
  • 9. اعتبارسنجی k-fold
  • 10. نکات مهم در اجرای اعتبارسنجی متقابل
  • 11. بیش‌برازش در مدل‌های رگرسیون
  • 12. بیش‌برازش در مدل‌های طبقه‌بندی
  • 13. روش‌های تنظیم مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 14. تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 15. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 16. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 17. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 18. اهمیت فراپارامترهای تنظیم‌کننده
  • 19. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 20. تنظیم اندازه دسته‌ها (Batch Size)
  • 21. تنظیم تعداد دوره‌های آموزشی (Epochs)
  • 22. تنظیم تعداد لایه‌ها و نورون‌ها
  • 23. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 24. منظم‌سازی L1 (Lasso)
  • 25. منظم‌سازی L2 (Ridge)
  • 26. تأثیر منظم‌سازی L1 و L2 بر وزن‌های مدل
  • 27. تنظیم ضریب منظم‌سازی
  • 28. تنظیمات مربوط به فعال‌سازی (Activation Functions)
  • 29. انتخاب تابع فعال‌سازی مناسب
  • 30. منظم‌سازی dropout
  • 31. نحوه عملکرد dropout
  • 32. تنظیم نرخ dropout
  • 33. مزایای استفاده از dropout
  • 34. محدودیت‌های dropout
  • 35. تنظیمات مربوط به توابع هزینه (Loss Functions)
  • 36. انتخاب تابع هزینه مناسب
  • 37. توابع هزینه برای رگرسیون
  • 38. توابع هزینه برای طبقه‌بندی
  • 39. توابع هزینه سفارشی
  • 40. تنظیمات مربوط به بهینه‌سازها (Optimizers)
  • 41. انواع بهینه‌سازها (SGD, Adam, RMSprop)
  • 42. تنظیم پارامترهای بهینه‌سازها
  • 43. Early Stopping
  • 44. نحوه پیاده‌سازی Early Stopping
  • 45. تنظیم پارامترهای Early Stopping
  • 46. تأثیر داده‌های نویزدار بر بیش‌برازش
  • 47. روش‌های پاک‌سازی داده‌ها
  • 48. افزایش داده (Data Augmentation)
  • 49. تکنیک‌های افزایش داده برای تصاویر
  • 50. تکنیک‌های افزایش داده برای متن
  • 51. تکنیک‌های افزایش داده برای صدا
  • 52. اهمیت افزایش داده در جلوگیری از بیش‌برازش
  • 53. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 54. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 55. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 56. استفاده از مدل‌های پایه (Base Models)
  • 57. چالش‌های یادگیری انتقالی
  • 58. مدل‌های Ensemble
  • 59. بگینگ (Bagging)
  • 60. بوستینگ (Boosting)
  • 61. استفاده از مدل‌های Ensemble برای کاهش واریانس
  • 62. ترکیب مدل‌های مختلف
  • 63. مدل‌های پیچیده و بیش‌برازش
  • 64. مدل‌های ساده و کم‌برازش (Underfitting)
  • 65. یافتن تعادل بین بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 66. مفهوم Bias-Variance Tradeoff
  • 67. شناخت واریانس بالا
  • 68. شناخت بایاس بالا
  • 69. راه‌های کاهش بایاس
  • 70. راه‌های کاهش واریانس
  • 71. مدیریت بایاس و واریانس در عمل
  • 72. اهمیت تفسیرپذیری مدل
  • 73. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری عمیق
  • 74. تکنیک‌های LIME و SHAP
  • 75. تجزیه و تحلیل حساسیت (Sensitivity Analysis)
  • 76. ارتباط تفسیرپذیری با جلوگیری از بیش‌برازش
  • 77. آزمایش و ارزیابی مداوم مدل
  • 78. مستندسازی فرایند آموزش مدل
  • 79. بررسی تاریخچه آموزش (Training History)
  • 80. نمودارهای خطای آموزشی و اعتبارسنجی
  • 81. نمودارهای دقت آموزشی و اعتبارسنجی
  • 82. تحلیل نمودارهای خطای آموزشی و اعتبارسنجی
  • 83. تحلیل نمودارهای دقت آموزشی و اعتبارسنجی
  • 84. شناسایی الگوهای بیش‌برازش در نمودارها
  • 85. شناسایی الگوهای کم‌برازش در نمودارها
  • 86. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ
  • 87. پایش عملکرد مدل در طول زمان
  • 88. تکرارپذیری در آزمایش‌ها
  • 89. اهمیت تکرارپذیری در تحقیقات علمی
  • 90. مدیریت نسخه مدل‌ها (Model Versioning)
  • 91. استفاده از ابزارهای مدیریت نسخه
  • 92. نکات پیشرفته در جلوگیری از بیش‌برازش
  • 93. یادگیری خودنظارتی (Self-supervised Learning)
  • 94. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و بیش‌برازش
  • 95. ملاحظات اخلاقی در آموزش مدل‌ها
  • 96. حریم خصوصی داده‌ها در یادگیری عمیق
  • 97. امنیت مدل‌ها در برابر حملات (Adversarial Attacks)
  • 98. روش‌های دفاع در برابر حملات خصمانه
  • 99. نقش مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 100. تأثیر مهندسی ویژگی بر کاهش بیش‌برازش

📚 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.