اکسپرس 24
کتاب نمونه‌برداری هوشمند داده‌ها برای آموزش پایدار مدل‌های یادگیری ماشین

کتاب نمونه‌برداری هوشمند داده‌ها برای آموزش پایدار مدل‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: آموزش مدل الگوریتم یادگیری بهینه‌سازی یادگیری ماشین داده‌کاوی داده‌های آموزشی مدل پایدار نمونه‌برداری داده 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 نمونه‌برداری هوشمند داده‌ها برای آموزش پایدار مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: بهینه‌سازی فرآیند یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و داده‌کاوی
  • 2. مفاهیم اساسی نمونه‌برداری داده
  • 3. اهمیت نمونه‌برداری هوشمند در یادگیری ماشین
  • 4. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
  • 5. روش‌های سنتی نمونه‌برداری داده
  • 6. نمونه‌برداری تصادفی ساده
  • 7. نمونه‌برداری طبقه‌بندی شده
  • 8. نمونه‌برداری خوشه‌ای
  • 9. نمونه‌برداری سیستماتیک
  • 10. خطاهای رایج در نمونه‌برداری و راه‌های پیشگیری از آن‌ها
  • 11. مقدمه‌ای بر نمونه‌برداری فعال
  • 12. انتخاب داده‌های آموزشی با استفاده از عدم قطعیت
  • 13. انتخاب داده‌های آموزشی با استفاده از تنوع
  • 14. انتخاب داده‌های آموزشی با استفاده از پرس و جو
  • 15. روش‌های مبتنی بر کمیته برای نمونه‌برداری فعال
  • 16. نمونه‌برداری نیمه نظارتی
  • 17. استفاده از داده‌های برچسب‌گذاری نشده در فرآیند نمونه‌برداری
  • 18. روش‌های خودآموزی
  • 19. روش‌های تولید داده مصنوعی
  • 20. تکنیک‌های افزایش داده
  • 21. نمونه‌برداری برای داده‌های نامتوازن
  • 22. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Over-sampling)
  • 23. روش‌های نمونه‌برداری کمتر از حد (Under-sampling)
  • 24. روش‌های ترکیبی نمونه‌برداری
  • 25. ارزیابی عملکرد روش‌های نمونه‌برداری
  • 26. معیارهای ارزیابی نمونه‌برداری
  • 27. مقایسه روش‌های مختلف نمونه‌برداری
  • 28. نمونه‌برداری در داده‌های جریان‌یافته
  • 29. چالش‌های نمونه‌برداری در داده‌های جریان‌یافته
  • 30. الگوریتم‌های نمونه‌برداری تطبیقی
  • 31. نمونه‌برداری در داده‌های بزرگ
  • 32. استفاده از روش‌های موازی برای نمونه‌برداری
  • 33. کاهش ابعاد داده‌ها قبل از نمونه‌برداری
  • 34. نمونه‌برداری در داده‌های چندرسانه‌ای
  • 35. نمونه‌برداری هوشمند تصاویر
  • 36. نمونه‌برداری هوشمند ویدئوها
  • 37. نمونه‌برداری هوشمند متن
  • 38. نمونه‌برداری در شبکه‌های اجتماعی
  • 39. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و نمونه‌برداری
  • 40. نمونه‌برداری از داده‌های مکانی
  • 41. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی و نمونه‌برداری
  • 42. استفاده از نمونه‌برداری اکتشافی در یادگیری تقویتی
  • 43. بهینه‌سازی پارامترهای نمونه‌برداری
  • 44. انتخاب اندازه مناسب نمونه
  • 45. تأثیر اندازه نمونه بر تعمیم‌پذیری مدل
  • 46. نمونه‌برداری در یادگیری عمیق
  • 47. روش‌های نمونه‌برداری برای شبکه‌های عصبی
  • 48. استفاده از اتوانکودرها برای نمونه‌برداری
  • 49. نمونه‌برداری برای داده‌های سری زمانی
  • 50. پیش‌بینی سری زمانی و نمونه‌برداری
  • 51. نمونه‌برداری در تشخیص تقلب
  • 52. استفاده از نمونه‌برداری برای شناسایی الگوهای غیرعادی
  • 53. نمونه‌برداری در تشخیص تصویر
  • 54. بهبود دقت تشخیص تصویر با نمونه‌برداری هوشمند
  • 55. نمونه‌برداری در پردازش زبان طبیعی
  • 56. بهبود عملکرد مدل‌های زبانی با نمونه‌برداری
  • 57. نمونه‌برداری برای داده‌های پزشکی
  • 58. چالش‌های نمونه‌برداری در داده‌های پزشکی
  • 59. نمونه‌برداری در داده‌های مالی
  • 60. تحلیل ریسک و نمونه‌برداری
  • 61. نمونه‌برداری برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 62. بهبود دقت سیستم‌های توصیه‌گر با نمونه‌برداری
  • 63. نمونه‌برداری و حریم خصوصی داده‌ها
  • 64. حفظ حریم خصوصی در فرآیند نمونه‌برداری
  • 65. روش‌های ناشناس‌سازی داده‌ها
  • 66. نمونه‌برداری و سوگیری داده‌ها
  • 67. شناسایی و کاهش سوگیری در نمونه‌برداری
  • 68. نمونه‌برداری و مقیاس‌پذیری
  • 69. بهینه‌سازی نمونه‌برداری برای مجموعه‌های داده بزرگ
  • 70. ابزارهای نرم‌افزاری برای نمونه‌برداری هوشمند
  • 71. بررسی کتابخانه‌های نمونه‌برداری در پایتون
  • 72. مطالعه موردی: نمونه‌برداری در یک پروژه واقعی
  • 73. چالش‌ها و راهکارهای پیاده‌سازی
  • 74. آینده نمونه‌برداری هوشمند داده‌ها
  • 75. ترندهای جدید در نمونه‌برداری داده‌ها

📚 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.