اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی مدیریت پیچیدگی مدل؛ غلبه بر بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) در علوم داده

کتاب راهکارهای عملی مدیریت پیچیدگی مدل؛ غلبه بر بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) در علوم داده

تگ‌ها: Overfitting Underfitting ارزیابی مدل بهینه‌سازی مدل بیش‌برازش علوم داده کم‌برازش هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری نظارت شده

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 مدیریت پیچیدگی مدل؛ غلبه بر بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting) در علوم داده

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Machine Learning)

موضوع میانی: ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های پیش‌بینی‌کننده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و مفهوم تعمیم‌پذیری در مدل‌ها
  • 2. نقش پیچیدگی مدل در دقت پیش‌بینی
  • 3. بررسی پدیده بیش‌برازش در مدل‌های آماری
  • 4. بررسی پدیده کم‌برازش و محدودیت‌های مدل‌های ساده
  • 5. تحلیل رابطه میان بایاس و واریانس در مدل‌های پیش‌بینی
  • 6. نقش داده‌های آموزشی در یادگیری الگوریتم‌ها
  • 7. تأثیر نویز در داده‌ها بر عملکرد مدل
  • 8. اهمیت تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش و آزمون
  • 9. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از خطای تعمیم
  • 10. روش‌های ارزیابی متقاطع برای سنجش پایداری مدل
  • 11. تحلیل منحنی‌های یادگیری برای شناسایی بیش‌برازش
  • 12. شناسایی بیش‌برازش از طریق مقایسه خطای آموزش و آزمون
  • 13. نقش اندازه مجموعه داده در کنترل پیچیدگی
  • 14. تکنیک‌های ساده‌سازی مدل برای جلوگیری از بیش‌برازش
  • 15. مفهوم تنظیم‌گری در الگوریتم‌های یادگیری
  • 16. استفاده از جریمه L1 برای کاهش ویژگی‌های غیرضروری
  • 17. استفاده از جریمه L2 برای محدود کردن وزن‌های مدل
  • 18. تأثیر پارامترهای تنظیم‌گر بر عملکرد نهایی
  • 19. روش‌های انتخاب ویژگی برای کاهش پیچیدگی مدل
  • 20. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 21. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای دستیابی به مدل بهینه
  • 22. استفاده از متدولوژی جستجوی شبکه‌ای برای تنظیم پارامترها
  • 23. روش جستجوی تصادفی در بهینه‌سازی مدل
  • 24. نقش توقف زودهنگام در آموزش شبکه‌های عصبی
  • 25. استفاده از تکنیک دراپ‌اوت در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 26. تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها بر دقت مدل
  • 27. نرمال‌سازی داده‌ها برای بهبود فرآیند همگرایی
  • 28. مدیریت عدم توازن داده‌ها در فرآیند آموزش
  • 29. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی
  • 30. تحلیل منحنی مشخصه عملکرد سیستم برای مدل‌های احتمالی
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 32. تکنیک‌های افزایش داده برای مقابله با کمبود داده‌های آموزشی
  • 33. پیاده‌سازی مدل‌های ترکیبی برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 34. روش‌های اعتبارسنجی مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 35. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در محیط واقعی
  • 36. شناسایی انحراف مدل در طول زمان
  • 37. اصول طراحی مدل‌های مقیاس‌پذیر و پایدار
  • 38. استراتژی‌های انتخاب مدل مناسب بر اساس ماهیت داده‌ها
  • 39. مقایسه عملکرد مدل‌های خطی و غیرخطی
  • 40. مستندسازی فرآیند ارزیابی و بهینه‌سازی 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.