اکسپرس 24
کتاب تعادل‌سازی در یادگیری چندوجهی: رویکردی نوین برای بهبود عملکرد مدل‌ها

کتاب تعادل‌سازی در یادگیری چندوجهی: رویکردی نوین برای بهبود عملکرد مدل‌ها

تگ‌ها: Imbalance Learning Multi-Modal Learning بهبود عملکرد مدل پردازش داده تعادل‌سازی داده داده‌های نامتوازن مدل‌های یادگیری هوش مصنوعی یادگیری چندوجهی 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 تعادل‌سازی در یادگیری چندوجهی: رویکردی نوین برای بهبود عملکرد مدل‌ها

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش داده‌های چندوجهی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
  • 2. داده‌های چندوجهی: تعریف و کاربردها
  • 3. چالش‌های یادگیری چندوجهی
  • 4. عدم تعادل داده در یادگیری چندوجهی: بررسی و تحلیل
  • 5. اهمیت تعادل‌سازی داده در یادگیری چندوجهی
  • 6. روش‌های نمونه‌برداری بیش از حد (Over-sampling)
  • 7. روش‌های نمونه‌برداری کمتر از حد (Under-sampling)
  • 8. روش‌های ترکیبی نمونه‌برداری
  • 9. تولید داده‌های مصنوعی (Synthetic Data Generation)
  • 10. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای تعادل‌سازی
  • 11. یادگیری با هزینه حساس (Cost-Sensitive Learning)
  • 12. تعادل‌سازی مبتنی بر خوشه (Cluster-Based Balancing)
  • 13. تعادل‌سازی مبتنی بر فاصله (Distance-Based Balancing)
  • 14. استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای داده‌های چندوجهی
  • 15. تعادل‌سازی داده در تصاویر
  • 16. تعادل‌سازی داده در متن
  • 17. تعادل‌سازی داده در صوت
  • 18. تعادل‌سازی داده در ویدئو
  • 19. ترکیب روش‌های تعادل‌سازی برای داده‌های چندوجهی
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری چندوجهی با داده‌های نامتعادل
  • 21. معیارهای ارزیابی مناسب برای داده‌های نامتعادل
  • 22. روش‌های بهبود دقت مدل در داده‌های نامتعادل
  • 23. کنترل بیش‌برازش (Overfitting) در داده‌های نامتعادل
  • 24. تنظیم پارامترهای مدل برای داده‌های نامتعادل
  • 25. استفاده از روش‌های ensemble برای بهبود عملکرد
  • 26. روش‌های انتخاب ویژگی (Feature Selection) در داده‌های نامتعادل
  • 27. روش‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در داده‌های نامتعادل
  • 28. کاربرد تعادل‌سازی داده در تشخیص تقلب
  • 29. کاربرد تعادل‌سازی داده در تشخیص بیماری
  • 30. کاربرد تعادل‌سازی داده در پردازش زبان طبیعی
  • 31. کاربرد تعادل‌سازی داده در بینایی ماشین
  • 32. کاربرد تعادل‌سازی داده در تحلیل احساسات
  • 33. استفاده از تعادل‌سازی داده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. تعادل‌سازی داده در داده‌های سری زمانی
  • 35. تعادل‌سازی داده در داده‌های مکانی
  • 36. چالش‌های تعادل‌سازی داده در داده‌های بزرگ
  • 37. روش‌های موازی‌سازی برای تعادل‌سازی داده
  • 38. استفاده از محاسبات ابری برای تعادل‌سازی داده
  • 39. بررسی موردی: تعادل‌سازی داده در تشخیص اشیاء در تصاویر
  • 40. بررسی موردی: تعادل‌سازی داده در تحلیل گفتگو
  • 41. بررسی موردی: تعادل‌سازی داده در پیش‌بینی ریزش مشتری
  • 42. تاثیر انتخاب روش تعادل‌سازی بر عملکرد مدل
  • 43. مقایسه روش‌های مختلف تعادل‌سازی داده
  • 44. انتخاب روش مناسب تعادل‌سازی برای هر نوع داده
  • 45. آینده تعادل‌سازی داده در یادگیری چندوجهی
  • 46. روش‌های نوین تعادل‌سازی داده
  • 47. استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning) برای تعادل‌سازی
  • 48. استفاده از یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning) برای تعادل‌سازی
  • 49. روش‌های مبتنی بر متا-یادگیری (Meta-Learning) برای تعادل‌سازی
  • 50. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری چندوجهی با داده‌های نامتعادل
  • 51. رفع سوگیری (Bias) در داده‌های چندوجهی نامتعادل
  • 52. اخلاق در تعادل‌سازی داده
  • 53. حریم خصوصی داده‌ها در تعادل‌سازی
  • 54. مطالعات موردی پیشرفته در تعادل‌سازی داده‌های چندوجهی
  • 55. چالش‌های پیاده‌سازی تعادل‌سازی در محیط‌های واقعی
  • 56. بهینه‌سازی فرایند تعادل‌سازی داده
  • 57. ابزارهای نرم‌افزاری برای تعادل‌سازی داده
  • 58. روش‌های ارزیابی تعادل‌سازی داده در مقیاس بزرگ
  • 59. بررسی تاثیر تعادل‌سازی بر تعمیم‌پذیری مدل
  • 60. یادگیری فعال (Active Learning) برای جمع‌آوری داده‌های متعادل
  • 61. روش‌های تعادل‌سازی داده با در نظر گرفتن هزینه جمع‌آوری داده

📚 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.