اکسپرس 24
کتاب یادگیری انتقالی مقیاس‌پذیر برای خطوط داده بزرگ

کتاب یادگیری انتقالی مقیاس‌پذیر برای خطوط داده بزرگ

تگ‌ها: Scalable Transfer Learning الگوریتم یادگیری ماشین تحلیل داده خطوط لوله داده داده کاوی داده های بزرگ هوش مصنوعی یادگیری انتقالی یادگیری ماشین یادگیری مقیاس پذیر

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 یادگیری انتقالی مقیاس‌پذیر برای خطوط داده بزرگ

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: روش‌های پیشرفته یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. یادگیری انتقالی: مفاهیم و کاربردها
  • 2. معماری‌های انتقال یادگیری
  • 3. انتقال یادگیری در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 4. انتخاب ویژگی در یادگیری انتقالی
  • 5. بهینه‌سازی مدل‌های انتقال یادگیری
  • 6. انتقال یادگیری در پردازش زبان طبیعی
  • 7. انتقال یادگیری در بینایی ماشین
  • 8. انتقال یادگیری در داده‌های سری زمانی
  • 9. انتقال یادگیری در داده‌های ساختاریافته
  • 10. انتقال یادگیری چند وظیفه‌ای
  • 11. انتقال یادگیری خودنظارتی
  • 12. انتقال یادگیری مبتنی بر نمونه
  • 13. انتقال یادگیری متقابل
  • 14. انتقال یادگیری با فقدان داده
  • 15. انتقال یادگیری در محیط‌های پویا
  • 16. انتقال یادگیری و مسائل بایاس
  • 17. انتقال یادگیری و یادگیری تقویتی
  • 18. انتقال یادگیری و یادگیری فعال
  • 19. انتقال یادگیری و یادگیری نیمه نظارتی
  • 20. انتقال یادگیری در داده‌های بزرگ: چالش‌ها و راهکارها
  • 21. مقیاس‌پذیری در یادگیری انتقالی
  • 22. توزیع یادگیری انتقالی در سیستم‌های خوشه‌ای
  • 23. استفاده از GPU و TPU در یادگیری انتقالی
  • 24. بهینه‌سازی حافظه در یادگیری انتقالی
  • 25. یادگیری انتقالی و حریم خصوصی داده‌ها
  • 26. مدل‌های انتقال یادگیری پیش‌آموزش‌دیده
  • 27. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 28. استفاده از مدل‌های BERT برای انتقال یادگیری
  • 29. استفاده از مدل‌های GPT برای انتقال یادگیری
  • 30. استفاده از مدل‌های ResNet برای انتقال یادگیری
  • 31. انتقال یادگیری در تشخیص تصویر
  • 32. انتقال یادگیری در تشخیص اشیا
  • 33. انتقال یادگیری در تقسیم‌بندی معنایی
  • 34. انتقال یادگیری در بازشناسی گفتار
  • 35. انتقال یادگیری در ترجمه ماشینی
  • 36. انتقال یادگیری در خلاصه‌سازی متن
  • 37. انتقال یادگیری در تحلیل احساسات
  • 38. انتقال یادگیری در پیش‌بینی تقاضا
  • 39. انتقال یادگیری در تشخیص تقلب
  • 40. انتقال یادگیری در تشخیص بیماری
  • 41. انتقال یادگیری در پیش‌بینی قیمت
  • 42. انتقال یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 43. انتقال یادگیری در تشخیص نفوذ
  • 44. انتقال یادگیری در تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 45. انتقال یادگیری در تحلیل داده‌های حسگر
  • 46. انتقال یادگیری در روباتیک
  • 47. انتقال یادگیری در بازی‌های ویدئویی
  • 48. انتقال یادگیری و یادگیری مادام‌العمر
  • 49. انتقال یادگیری و رویکردهای متا یادگیری
  • 50. ارزیابی عملکرد مدل‌های انتقال یادگیری
  • 51. مقایسه روش‌های مختلف انتقال یادگیری
  • 52. ابزارهای متن‌باز برای یادگیری انتقالی
  • 53. چارچوب‌های یادگیری انتقالی
  • 54. یادگیری انتقالی در محیط‌های ابری
  • 55. استفاده از Docker و Kubernetes در یادگیری انتقالی
  • 56. بهترین روش‌ها در یادگیری انتقالی
  • 57. مطالعات موردی در یادگیری انتقالی
  • 58. چالش‌های آینده در یادگیری انتقالی
  • 59. انتقال دانش: رویکردی جایگزین
  • 60. یادگیری چند دامنه
  • 61. یادگیری با هدف
  • 62. یادگیری بدون هدف
  • 63. یادگیری با نظارت ضعیف
  • 64. انتقال یادگیری و دانش پیشین
  • 65. فراگیری نمایش‌ها در یادگیری انتقالی
  • 66. یادگیری انتقال با استفاده از داده‌های ترکیبی
  • 67. یادگیری انتقال در مسائل طبقه‌بندی نامتعادل
  • 68. یادگیری انتقال در مسائل چند برچسبی
  • 69. یادگیری انتقال و کاهش ابعاد
  • 70. یادگیری انتقال و انتخاب مدل
  • 71. یادگیری انتقال و تنظیم ابرپارامترها
  • 72. انتقال یادگیری و مقاومت در برابر حملات خصمانه
  • 73. انتقال یادگیری و تفسیرپذیری مدل
  • 74. انتقال یادگیری و توضیح‌پذیری 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.