کتاب راهکارهای عملی در طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین ترکیبی برای کاربردهای مهندسی و داده‌کاوی

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 راهکارهای عملی در طراحی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین ترکیبی برای کاربردهای مهندسی و داده‌کاوی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری جمعی (Ensemble Learning) و بهبود دقت مدل‌های پیش‌بینی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و ضرورت استفاده از یادگیری جمعی در مدل‌سازی داده‌محور
  • 2. تفاوت یادگیری تک‌مدل و مدل‌های ترکیبی در مهندسی داده
  • 3. بررسی بایاس و واریانس در الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 4. مقدمه‌ای بر روش‌های رأی‌گیری نرم و سخت در مدل‌های ترکیبی
  • 5. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده برای افزایش تنوع مدل‌های پایه
  • 6. تکنیک‌های نمونه‌برداری مجدد در آموزش مدل‌های یادگیری جمعی
  • 7. الگوریتم‌های Bagging و نقش آن‌ها در کاهش واریانس مدل
  • 8. پیاده‌سازی مدل‌های جنگل تصادفی و تحلیل پارامترهای کلیدی
  • 9. تکنیک Boosting و نقش آن در بهبود دقت مدل‌های ضعیف
  • 10. الگوریتم AdaBoost و فرآیند وزن‌دهی به داده‌های دشوار
  • 11. الگوریتم Gradient Boosting و بهینه‌سازی تابع هزینه
  • 12. بررسی الگوریتم XGBoost و ویژگی‌های آن در داده‌کاوی صنعتی
  • 13. معرفی LightGBM و بهینه‌سازی سرعت آموزش در مدل‌های ترکیبی
  • 14. الگوریتم CatBoost و مدیریت ویژگی‌های دسته‌ای در مدل‌های پیش‌بینی
  • 15. روش Stacked Generalization یا ترکیب لایه‌ای مدل‌ها
  • 16. انتخاب مدل‌های پایه برای ترکیب در معماری Stacked
  • 17. استفاده از متادیتای خروجی برای آموزش لایه نهایی مدل
  • 18. مدیریت بیش‌برازش در مدل‌های ترکیبی پیچیده
  • 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های ترکیبی با استفاده از شاخص‌های آماری
  • 20. اعتبارسنجی متقاطع در مدل‌های Ensemble برای اطمینان از پایداری
  • 21. تکنیک‌های انتخاب ویژگی برای کاهش ابعاد در مدل‌های ترکیبی
  • 22. نقش یادگیری جمعی در بهبود دقت سیستم‌های پیشنهاددهنده
  • 23. کاربرد مدل‌های ترکیبی در پیش‌بینی سری‌های زمانی صنعتی
  • 24. راهکارهای مقابله با داده‌های نامتوازن در مدل‌های ترکیبی
  • 25. تنظیم ابرپارامترها در مدل‌های ترکیبی با استفاده از جستجوی شبکه
  • 26. بهینه‌سازی بیزی در انتخاب پارامترهای مدل‌های Boosting
  • 27. ترکیب مدل‌های یادگیری عمیق با رویکردهای Ensemble
  • 28. استفاده از یادگیری جمعی در سیستم‌های تشخیص ناهنجاری
  • 29. بررسی تاثیر نویز داده‌ها بر پایداری مدل‌های ترکیبی
  • 30. روش‌های تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری جمعی
  • 31. استفاده از مقادیر SHAP برای تحلیل خروجی مدل‌های ترکیبی
  • 32. استفاده از نمودارهای وابستگی جزئی در مدل‌های Ensemble
  • 33. تکنیک‌های کاهش حجم مدل برای استقرار در سامانه‌های عملیاتی
  • 34. مقیاس‌پذیری مدل‌های ترکیبی در پردازش داده‌های حجیم
  • 35. بهینه‌سازی مصرف حافظه در آموزش مدل‌های ترکیبی
  • 36. پیاده‌سازی موازی مدل‌های پایه برای افزایش سرعت آموزش
  • 37. اصول طراحی خط‌لوله داده برای مدل‌های Ensemble در تولید
  • 38. نظارت بر عملکرد مدل‌های ترکیبی در محیط عملیاتی
  • 39. به‌روزرسانی مدل‌های ترکیبی با داده‌های جدید
  • 40. ملاحظات اخلاقی و فنی در حفظ حریم خصوصی داده‌ها در مدل‌سازی
  • 41. مستندسازی و گزارش‌دهی مدل‌های ترکیبی برای کاربردهای مهندسی

📚 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.