اکسپرس 24
کتاب ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

کتاب ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: Machine Learning ارزیابی مدل الگوریتم یادگیری بهینه سازی مدل تحلیل داده داده کاوی مدل زبانی هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

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 ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و ارزیابی مدل
  • 2. انواع مدل‌های یادگیری ماشین و کاربردها
  • 3. مجموعه‌داده‌ها و آماده‌سازی داده برای یادگیری ماشین
  • 4. پیش‌پردازش داده‌ها: پاکسازی، تبدیل و نرمال‌سازی
  • 5. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
  • 6. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 7. معیارهای ارزیابی مدل: دقت، صحت، بازخوانی و F1-score
  • 8. ماتریس درهم‌ریختگی و تحلیل خطا
  • 9. منحنی ROC و AUC
  • 10. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 11. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 12. تنظیم پارامترهای مدل (Hyperparameter Tuning)
  • 13. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search) و جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 14. روش‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 15. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 16. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 17. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 18. مقایسه مدل‌ها و انتخاب بهترین مدل
  • 19. روش‌های آنسامبل یادگیری (Ensemble Learning)
  • 20. جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 21. تقویت گرادیانی (Gradient Boosting)
  • 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
  • 23. شبکه‌های عصبی مصنوعی (Artificial Neural Networks)
  • 24. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. یادگیری فعال (Active Learning)
  • 26. یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 27. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 29. اهمیت ویژگی (Feature Importance)
  • 30. روش‌های LIME و SHAP برای تفسیر مدل
  • 31. بهینه‌سازی مدل با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک
  • 32. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) و ارزیابی آن
  • 33. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 34. تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation)
  • 35. مدیریت داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 36. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 37. اعتبارسنجی مدل در محیط‌های واقعی
  • 38. نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 39. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 40. ابزارهای ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. کاربرد ارزیابی مدل در پردازش زبان طبیعی
  • 42. کاربرد ارزیابی مدل در بینایی ماشین
  • 43. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
  • 44. بهینه‌سازی مدل برای منابع محدود
  • 45. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های سری زمانی
  • 46. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های مکانی
  • 47. اصول اخلاقی در ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 48. مبانی آمار برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 49. تحلیل واریانس (ANOVA)
  • 50. آزمون فرضیه (Hypothesis Testing)
  • 51. رگرسیون خطی چندگانه
  • 52. رگرسیون لجستیک
  • 53. مدل‌های خطی تعمیم‌یافته (Generalized Linear Models)
  • 54. روش‌های کاهش ابعاد: PCA و t-SNE
  • 55. شناسایی پارامترهای مهم در مدل‌ها
  • 56. روش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های بزرگ
  • 57. کاربردهای عملی بهینه‌سازی مدل در صنعت

📚 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.