اکسپرس 24
کتاب ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با زبان Go

کتاب ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با زبان Go

تگ‌ها: ارزیابی مدل الگوریتم یادگیری ماشین برنامه نویسی Go تحلیل داده زبان Go علوم کامپیوتر عملکرد مدل هوش مصنوعی 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 عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین با زبان Go

موضوع کلی: علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و ارزیابی عملکرد
  • 2. مبانی زبان برنامه‌نویسی Go برای یادگیری ماشین
  • 3. نصب و پیکربندی محیط توسعه Go برای یادگیری ماشین
  • 4. انواع داده و ساختارهای داده در Go برای تحلیل داده
  • 5. آشنایی با کتابخانه‌های پایه Go برای یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه‌ای بر ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 7. معیارهای ارزیابی رگرسیون: میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 8. معیارهای ارزیابی رگرسیون: ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 9. معیارهای ارزیابی رگرسیون: میانگین قدر مطلق خطا (MAE)
  • 10. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: دقت (Accuracy)
  • 11. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: صحت (Precision)
  • 12. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: بازیابی (Recall)
  • 13. معیارهای ارزیابی طبقه‌بندی: نمره F1
  • 14. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و تفسیر آن
  • 15. منحنی ROC و ناحیه زیر منحنی (AUC)
  • 16. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) و انواع آن
  • 17. تقسیم داده‌ها به مجموعه‌های آموزشی، اعتبارسنجی و آزمون
  • 18. بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 19. تنظیم پارامترها (Hyperparameter Tuning) و روش‌های آن
  • 20. شبکه‌های عصبی و ارزیابی عملکرد آن‌ها
  • 21. درخت‌های تصمیم و ارزیابی عملکرد آن‌ها
  • 22. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) و ارزیابی عملکرد آن‌ها
  • 23. رگرسیون لجستیک و ارزیابی عملکرد آن
  • 24. ارزیابی عملکرد مدل‌های خوشه‌بندی
  • 25. شاخص‌های Silhouette و Davies-Bouldin
  • 26. آمار توصیفی و استنباطی در ارزیابی مدل
  • 27. آزمون‌های آماری برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
  • 28. تصویرسازی داده‌ها و نتایج ارزیابی
  • 29. استفاده از کتابخانه‌های Go برای تصویرسازی داده‌ها
  • 30. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های نامتوازن
  • 31. روش‌های برخورد با داده‌های نامتوازن
  • 32. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در داده‌های با ابعاد بالا
  • 33. کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی
  • 34. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های گمشده
  • 35. روش‌های برخورد با داده‌های گمشده
  • 36. استفاده از Go برای پیاده‌سازی معیارهای ارزیابی سفارشی
  • 37. بهینه‌سازی کد Go برای ارزیابی سریع‌تر مدل‌ها
  • 38. تست واحد (Unit Testing) برای توابع ارزیابی
  • 39. مستندسازی (Documentation) کد ارزیابی
  • 40. استفاده از Go برای استقرار (Deployment) مدل‌های یادگیری ماشین
  • 41. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 42. به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌ها
  • 43. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 44. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از داده‌های جریانی
  • 45. مدیریت نسخه (Version Control) برای کد ارزیابی
  • 46. بهره‌گیری از ابزارهای CI/CD برای ارزیابی خودکار مدل‌ها
  • 47. کار با فایل‌های CSV و فرمت‌های داده‌ای دیگر در Go
  • 48. خواندن و نوشتن داده‌ها در پایگاه داده با Go
  • 49. ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از Go
  • 50. شبکه‌های کانولوشنی (CNN) و ارزیابی عملکرد آن‌ها
  • 51. شبکه‌های بازگشتی (RNN) و ارزیابی عملکرد آن‌ها
  • 52. استفاده از GPU برای تسریع فرآیند ارزیابی
  • 53. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 54. متریک‌های ارزیابی برای ترجمه ماشینی
  • 55. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص احساسات
  • 56. ارزیابی مدل‌های بینایی کامپیوتر
  • 57. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص اشیا
  • 58. متریک‌های ارزیابی برای تقسیم‌بندی تصاویر
  • 59. ارزیابی مدل‌های توصیه‌گر
  • 60. متریک‌های ارزیابی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 61. استفاده از Go برای ساخت داشبوردهای ارزیابی مدل
  • 62. تجسم نتایج ارزیابی با نمودارها و جداول
  • 63. ارائه گزارش‌های ارزیابی عملکرد مدل
  • 64. ملاحظات امنیتی در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 65. حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
  • 66. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در حوزه‌های خاص (مثلاً پزشکی، مالی)
  • 67. چالش‌ها و ملاحظات ارزیابی در حوزه‌های خاص
  • 68. آینده ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 69. روش‌های نوین ارزیابی و معیارهای جدید

📚 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.