کتاب تنظیم‌سازی پیشرفته برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل

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 تنظیم‌سازی پیشرفته برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تعمیم‌پذیری و بیش‌برازش
  • 2. چرا تنظیم‌سازی مهم است؟
  • 3. تنظیم‌سازی L1 (LASSO): اصول و کاربردها
  • 4. تنظیم‌سازی L2 (Ridge Regression): اصول و کاربردها
  • 5. تفاوت‌های کلیدی بین L1 و L2
  • 6. انتخاب پارامتر تنظیم‌سازی با استفاده از اعتبارسنجی متقابل
  • 7. روش‌های جستجوی شبکه (Grid Search) برای تنظیم پارامترها
  • 8. اعتبارسنجی متقابل k-fold
  • 9. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 10. تنظیم‌سازی الاستیک نت (Elastic Net): ترکیب L1 و L2
  • 11. کاربرد تنظیم‌سازی الاستیک نت در داده‌های با ابعاد بالا
  • 12. تنظیم‌سازی Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 13. تنظیم‌سازی Batch Normalization
  • 14. تنظیم‌سازی Early Stopping
  • 15. تنظیم‌سازی Data Augmentation
  • 16. Regularization با استفاده از Weight Decay
  • 17. تنظیم‌سازی با استفاده از Label Smoothing
  • 18. تنظیم‌سازی طیفی (Spectral Regularization)
  • 19. تنظیم‌سازی بر اساس اطلاعات پیشین (Prior Knowledge)
  • 20. تنظیم‌سازی برای مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-based models)
  • 21. مقدمه‌ای بر Regularized Autoencoders
  • 22. استفاده از PCA برای کاهش ابعاد و تنظیم‌سازی ضمنی
  • 23. تنظیم‌سازی با استفاده از Principal Component Regression
  • 24. تنظیم‌سازی برای داده‌های نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 25. روش‌های نمونه‌برداری مجدد (Resampling Methods)
  • 26. استفاده از الگوریتم‌های Ensemble برای بهبود تعمیم‌پذیری
  • 27. مقدمه‌ای بر Meta-Regularization
  • 28. تنظیم‌سازی Adaptive
  • 29. تنظیم‌سازی در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 30. تنظیم‌سازی در شبکه‌های گراف عصبی (Graph Neural Networks)
  • 31. پیاده‌سازی تنظیم‌سازی در Scikit-learn
  • 32. پیاده‌سازی تنظیم‌سازی در TensorFlow
  • 33. پیاده‌سازی تنظیم‌سازی در PyTorch
  • 34. مقایسه عملکرد مدل‌ها با و بدون تنظیم‌سازی
  • 35. تحلیل تاثیر تنظیم‌سازی بر bias-variance tradeoff
  • 36. انتخاب روش تنظیم‌سازی مناسب بر اساس نوع داده و مدل
  • 37. بهینه‌سازی هایپرپارامترهای تنظیم‌سازی
  • 38. استراتژی‌های ترکیبی تنظیم‌سازی
  • 39. تفسیرپذیری مدل‌های تنظیم شده
  • 40. تنظیم‌سازی و مقابله با داده‌های پرت (Outliers)
  • 41. بررسی موردی: تنظیم‌سازی در تشخیص تصویر
  • 42. بررسی موردی: تنظیم‌سازی در پردازش زبان طبیعی
  • 43. بررسی موردی: تنظیم‌سازی در داده‌های سری زمانی

📚 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.