اکسپرس 24
کتاب انتخاب مدل کارآمد در یادگیری جمعی: رویکردهای عملی و الگوریتم‌ها

کتاب انتخاب مدل کارآمد در یادگیری جمعی: رویکردهای عملی و الگوریتم‌ها

تگ‌ها: Ensemble Learning الگوریتم‌های یادگیری انتخاب مدل انتخاب ویژگی داده‌کاوی کارایی مدل مدل‌سازی یادگیری ترکیبی یادگیری جمعی 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 انتخاب مدل کارآمد در یادگیری جمعی: رویکردهای عملی و الگوریتم‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: روش‌های ترکیبی و یادگیری جمعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری جمعی
  • 2. مفاهیم پایه و ضرورت یادگیری جمعی
  • 3. انواع مدل‌های پایه در یادگیری جمعی
  • 4. انتخاب مدل‌های پایه مناسب
  • 5. روش‌های ترکیب مدل‌ها: میانگین‌گیری
  • 6. روش‌های ترکیب مدل‌ها: وزن‌دهی
  • 7. روش‌های ترکیب مدل‌ها: stacking
  • 8. روش‌های ترکیب مدل‌ها: boosting
  • 9. درخت‌های تصمیم‌گیری به عنوان مدل پایه
  • 10. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 11. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 12. XGBoost: الگوریتم گرادیان بوستینگ بهینه‌سازی شده
  • 13. LightGBM: الگوریتم گرادیان بوستینگ با سرعت بالا
  • 14. CatBoost: الگوریتم گرادیان بوستینگ برای داده‌های دسته‌بندی
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری جمعی
  • 16. معیارهای ارزیابی: دقت، صحت، recall، F1-score
  • 17. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 18. تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری جمعی
  • 19. جستجوی grid (Grid Search)
  • 20. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 21. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و اهمیت ویژگی
  • 22. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 23. روش‌های PCA و t-SNE
  • 24. پیش‌پردازش داده‌ها برای یادگیری جمعی
  • 25. مدیریت داده‌های گمشده
  • 26. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 27. برخورد با داده‌های پرت (Outliers)
  • 28. یادگیری جمعی برای داده‌های نامتوازن
  • 29. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Oversampling)
  • 30. روش‌های نمونه‌برداری کمتر از حد (Undersampling)
  • 31. یادگیری جمعی در داده‌های بزرگ (Big Data)
  • 32. استفاده از Spark و Hadoop
  • 33. یادگیری جمعی توزیع‌شده
  • 34. کاربردهای یادگیری جمعی در تشخیص تقلب
  • 35. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 36. کاربردهای یادگیری جمعی در پیش‌بینی تقاضا
  • 37. پیش‌بینی فروش و موجودی کالا
  • 38. کاربردهای یادگیری جمعی در تشخیص تصویر
  • 39. تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 40. کاربردهای یادگیری جمعی در پردازش زبان طبیعی
  • 41. تحلیل احساسات و طبقه‌بندی متن
  • 42. انتخاب مدل در یادگیری جمعی: رویکردهای مبتنی بر خطا
  • 43. انتخاب مدل در یادگیری جمعی: رویکردهای مبتنی بر پیچیدگی مدل
  • 44. انتخاب مدل در یادگیری جمعی: رویکردهای مبتنی بر تنوع
  • 45. انتخاب مدل در یادگیری جمعی: رویکردهای مبتنی بر هزینه
  • 46. روش‌های Ensemble با استفاده از الگوریتم‌های مختلف
  • 47. ترکیب الگوریتم‌های KNN و SVM
  • 48. ترکیب الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک و شبکه‌های عصبی
  • 49. تاثیر پارامترهای یادگیری جمعی بر عملکرد
  • 50. بررسی تاثیر تعداد درخت‌ها در جنگل تصادفی
  • 51. بررسی تاثیر نرخ یادگیری در گرادیان بوستینگ
  • 52. مقایسه الگوریتم‌های یادگیری جمعی از نظر سرعت و دقت
  • 53. بهینه‌سازی حافظه در یادگیری جمعی
  • 54. استفاده از تکنیک‌های quantization و pruning
  • 55. یادگیری جمعی و تفسیرپذیری مدل
  • 56. روش‌های Shapley Values و LIME
  • 57. یادگیری جمعی و مقابله با overfitting
  • 58. روش‌های regularization و dropout
  • 59. یادگیری جمعی و داده‌های جریان‌دار (Stream Data)
  • 60. الگوریتم‌های Online Learning
  • 61. یادگیری جمعی و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 62. استفاده از یادگیری جمعی برای تخمین تابع Q
  • 63. مباحث پیشرفته در یادگیری جمعی: متا یادگیری (Meta-Learning)
  • 64. مباحث پیشرفته در یادگیری جمعی: یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 65. مباحث پیشرفته در یادگیری جمعی: یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 66. پیاده‌سازی عملی پروژه‌های یادگیری جمعی با پایتون
  • 67. استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn و TensorFlow
  • 68. بهینه‌سازی کد یادگیری جمعی برای اجرا در محیط‌های ابری
  • 69. استقرار مدل‌های یادگیری جمعی
  • 70. استفاده از Docker و Kubernetes
  • 71. نظارت بر عملکرد مدل‌های یادگیری جمعی در تولید
  • 72. تشخیص drift داده و retraining مدل‌ها
  • 73. آینده یادگیری جمعی و روندهای جدید
  • 74. یادگیری جمعی و هوش مصنوعی قابل اعتماد (Trustworthy AI)
  • 75. یادگیری جمعی و حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)

📚 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.