اکسپرس 24
کتاب تعمیم‌دهی دشوار و بهینه‌سازی آسان: رویکردهای مدرن

کتاب تعمیم‌دهی دشوار و بهینه‌سازی آسان: رویکردهای مدرن

تگ‌ها: الگوریتم بهینه‌سازی بهینه‌سازی آسان تعمیم‌پذیری داده‌کاوی شبکه‌های عصبی مدل‌سازی پیشرفته هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 تعمیم‌دهی دشوار و بهینه‌سازی آسان: رویکردهای مدرن

موضوع کلی: یادگیری ماشین و بهینه‌سازی

موضوع میانی: مدل‌سازی پیشرفته و تعمیم‌پذیری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تعمیم‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 2. بیش‌برازش و کم‌برازش: مفاهیم و تشخیص
  • 3. تکنیک‌های منظم‌سازی L1 و L2
  • 4. منظم‌سازی با Dropout
  • 5. Early Stopping و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 6. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 7. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و اهمیت آن
  • 8. روش‌های فیلتر، Wrapper و Embedded در انتخاب ویژگی
  • 9. کاهش ابعاد با PCA
  • 10. کاهش ابعاد با t-SNE
  • 11. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 12. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 13. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 14. داده‌های مصنوعی (Data Augmentation)
  • 15. تکنیک‌های تولید داده‌های مصنوعی
  • 16. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 17. انتخاب نمونه‌های آموزشی با استفاده از عدم قطعیت
  • 18. روش‌های Ensemble Learning: Bagging
  • 19. روش‌های Ensemble Learning: Boosting
  • 20. روش‌های Ensemble Learning: Random Forest
  • 21. بررسی الگوریتم‌های Boosting: AdaBoost، Gradient Boosting
  • 22. بررسی الگوریتم‌های Boosting: XGBoost، LightGBM
  • 23. بهینه‌سازی توابع هزینه با گرادیان کاهشی
  • 24. روش‌های گرادیان کاهشی: Batch Gradient Descent، Stochastic Gradient Descent
  • 25. روش‌های گرادیان کاهشی: Mini-Batch Gradient Descent
  • 26. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: Momentum
  • 27. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: AdaGrad
  • 28. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: RMSprop
  • 29. الگوریتم‌های بهینه‌سازی: Adam
  • 30. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 31. بهینه‌سازی سطح اول و سطح دوم
  • 32. روش‌های بهینه‌سازی تصادفی
  • 33. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی محدب
  • 34. شرایط بهینگی در توابع محدب
  • 35. روش‌های نقطه داخلی (Interior Point Methods)
  • 36. روش‌های نیوتن (Newton's Methods)
  • 37. روش‌های شبه‌نیوتن (Quasi-Newton Methods)
  • 38. بهینه‌سازی غیرمحدب: چالش‌ها و راهکارها
  • 39. نقطه‌های زینی (Saddle Points) و مشکل آنها
  • 40. روش‌های فرار از نقاط زینی
  • 41. بهینه‌سازی تصادفی (Stochastic Optimization) در شبکه‌های عصبی
  • 42. Gradient Clipping و جلوگیری از انفجار گرادیان
  • 43. Batch Normalization و بهبود فرایند آموزش
  • 44. Layer Normalization و کاربردهای آن
  • 45. Weight Decay و منظم‌سازی وزن‌ها
  • 46. Dropout در لایه‌های مختلف شبکه
  • 47. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی توزیع‌شده
  • 48. Data Parallelism و Model Parallelism
  • 49. استفاده از GPU و TPU در یادگیری ماشین
  • 50. بهینه‌سازی حافظه در شبکه‌های عمیق
  • 51. Quantization و کاهش دقت محاسبات
  • 52. Pruning و حذف اتصالات غیرضروری
  • 53. یادگیری ماشین فدرال (Federated Learning)
  • 54. حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 55. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی مقاوم (Robust Optimization)
  • 56. حملات خصمانه (Adversarial Attacks)
  • 57. دفاع در برابر حملات خصمانه
  • 58. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 59. روش‌های LIME و SHAP
  • 60. اهمیت ویژگی‌ها و تحلیل حساسیت
  • 61. بررسی اثرات تغییرات ورودی بر خروجی مدل
  • 62. استفاده از Visualization برای درک مدل
  • 63. تشخیص و رفع مشکلات تعمیم‌پذیری
  • 64. پایش عملکرد مدل در داده‌های جدید
  • 65. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
  • 66. انتخاب معماری شبکه مناسب
  • 67. جستجوی هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 68. استفاده از Bayesian Optimization برای تنظیم هایپرپارامتر
  • 69. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 70. Q-Learning و Deep Q-Networks
  • 71. Policy Gradient Methods
  • 72. استفاده از یادگیری تقویتی در مسائل بهینه‌سازی
  • 73. کاربردهای یادگیری ماشین در علوم داده
  • 74. کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش تصویر
  • 75. کاربردهای یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
  • 76. کاربردهای یادگیری ماشین در تشخیص تقلب
  • 77. کاربردهای یادگیری ماشین در سیستم‌های توصیه‌گر

📚 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.