اکسپرس 24
کتاب سنجش و بهبود کیفیت فراموشی در مدل‌های یادگیری ماشین

کتاب سنجش و بهبود کیفیت فراموشی در مدل‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: ارزیابی عملکرد مدل ارزیابی مدل یادگیری ماشین الگوریتم یادگیری ماشین بهینه سازی مدل داده کاوی فراموشی در یادگیری ماشین کیفیت فراموشی هوش مصنوعی یادگیری افزایشی 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 سنجش و بهبود کیفیت فراموشی در مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و داده‌کاوی

موضوع میانی: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و فراموشی مدل
  • 2. فراموشی مدل: تعریف، انواع و اهمیت
  • 3. سناریوهای فراموشی مدل در کاربردهای واقعی
  • 4. متریک‌های ارزیابی فراموشی مدل: بررسی و مقایسه
  • 5. متریک‌های مبتنی بر دقت: دقت، صحت، فراخوانی و F1-score
  • 6. متریک‌های مبتنی بر فاصله: فاصله اقلیدسی، فاصله منهتن و شباهت کسینوسی
  • 7. متریک‌های مبتنی بر اطلاعات: آنتروپی، اطلاعات متقابل و واگرایی KL
  • 8. متریک‌های مبتنی بر زمان: نرخ فراموشی، منحنی فراموشی و پایداری مدل
  • 9. ارزیابی فراموشی مدل در داده‌های ایستا
  • 10. ارزیابی فراموشی مدل در داده‌های پویا و جریانی
  • 11. تأثیر اندازه مجموعه داده بر فراموشی مدل
  • 12. تأثیر توزیع داده بر فراموشی مدل
  • 13. تأثیر معماری مدل بر فراموشی مدل
  • 14. تأثیر الگوریتم یادگیری بر فراموشی مدل
  • 15. روش‌های کاهش فراموشی مدل: مرور کلی
  • 16. یادگیری افزایشی (Incremental Learning)
  • 17. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 18. یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 19. تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 20. تکنیک‌های regularization برای کاهش فراموشی
  • 21. تکنیک‌های pruning برای کاهش فراموشی
  • 22. تکنیک‌های quantization برای کاهش فراموشی
  • 23. استفاده از حافظه خارجی برای کاهش فراموشی
  • 24. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) و فراموشی
  • 25. شبکه‌های حافظه بلندمدت (LSTM) و فراموشی
  • 26. شبکه‌های حافظه کوتاه مدت (GRU) و فراموشی
  • 27. مدل‌های ترانسفورمر و فراموشی
  • 28. ارزیابی فراموشی مدل در یادگیری تقویتی
  • 29. ارزیابی فراموشی مدل در یادگیری بدون نظارت
  • 30. ارزیابی فراموشی مدل در یادگیری نیمه نظارت
  • 31. ارزیابی فراموشی مدل در یادگیری خودنظارتی
  • 32. فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting): تعریف و راهکارها
  • 33. ارزیابی فراموشی در مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
  • 34. تأثیر پیش‌آموزش (Pre-training) بر فراموشی مدل
  • 35. تکنیک‌های آموزش مداوم (Continual Learning)
  • 36. استراتژی‌های تنظیم یادگیری (Learning Rate Scheduling) برای کاهش فراموشی
  • 37. استفاده از ensemble learning برای کاهش فراموشی
  • 38. ارزیابی فراموشی در یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 39. ارزیابی فراموشی در یادگیری فعال (Active Learning)
  • 40. معماری‌های مقاوم در برابر فراموشی
  • 41. استفاده از دانش قبلی برای کاهش فراموشی
  • 42. تأثیر نویز در داده‌ها بر فراموشی مدل
  • 43. ارزیابی فراموشی مدل در داده‌های نامتوازن
  • 44. تأثیر انتخاب ویژگی بر فراموشی مدل
  • 45. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل طبقه‌بندی
  • 46. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل رگرسیون
  • 47. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل خوشه‌بندی
  • 48. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل تشخیص ناهنجاری
  • 49. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل پردازش تصویر
  • 50. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل پردازش زبان طبیعی
  • 51. ارزیابی فراموشی مدل در مسائل سری‌های زمانی
  • 52. ابزارهای نرم‌افزاری برای ارزیابی فراموشی مدل
  • 53. چالش‌ها و محدودیت‌های ارزیابی فراموشی مدل
  • 54. جهت‌گیری‌های آینده در تحقیقات مربوط به فراموشی مدل
  • 55. مطالعه موردی: ارزیابی فراموشی در یک کاربرد خاص
  • 56. بررسی مقالات علمی در زمینه فراموشی مدل
  • 57. استانداردهای ارزیابی فراموشی مدل
  • 58. نکات عملی برای کاهش فراموشی مدل در پروژه‌های واقعی
  • 59. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای کاهش فراموشی
  • 60. استفاده از تکنیک‌های داده‌افزایی (Data Augmentation) برای کاهش فراموشی
  • 61. ارزیابی فراموشی مدل با استفاده از داده‌های مصنوعی
  • 62. تأثیر معماری‌های شبکه‌های عصبی عمیق بر فراموشی
  • 63. ارزیابی فراموشی مدل در محیط‌های با منابع محدود
  • 64. ارزیابی فراموشی مدل در سیستم‌های تعبیه‌شده
  • 65. تأثیر تغییرات مفهولی (Concept Drift) بر فراموشی مدل
  • 66. استفاده از روش‌های تشخیص تغییرات مفهولی برای کاهش فراموشی
  • 67. ارزیابی فراموشی مدل در یادگیری تقویتی عمیق
  • 68. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 69. ارزیابی فراموشی در تشخیص تقلب
  • 70. ارزیابی فراموشی در پیش‌بینی تقاضا
  • 71. ارزیابی فراموشی در تحلیل احساسات
  • 72. ارزیابی فراموشی در تشخیص اشیاء
  • 73. ارزیابی فراموشی در ترجمه ماشینی
  • 74. ارزیابی فراموشی در خلاصه‌سازی متن
  • 75. ارزیابی فراموشی در تولید متن
  • 76. ارزیابی فراموشی در پردازش گفتار
  • 77. ارزیابی فراموشی در تشخیص چهره
  • 78. ارزیابی فراموشی در تحلیل ژنتیک
  • 79. ارزیابی فراموشی در پیش‌بینی بیماری
  • 80. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های نظارت تصویری
  • 81. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های رانندگی خودران
  • 82. ارزیابی فراموشی در رباتیک
  • 83. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های خبره
  • 84. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های پشتیبانی تصمیم
  • 85. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های مدیریت ریسک
  • 86. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های مالی
  • 87. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های بانکی
  • 88. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های بیمه
  • 89. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های بازاریابی
  • 90. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های زنجیره تأمین
  • 91. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های تولیدی
  • 92. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های کشاورزی
  • 93. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های بهداشتی
  • 94. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های آموزشی
  • 95. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های امنیتی
  • 96. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های نظامی
  • 97. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های اطلاعاتی
  • 98. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های ارتباطی
  • 99. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های انرژی
  • 100. ارزیابی فراموشی در سیستم‌های حمل و نقل

📚 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.