اکسپرس 24
کتاب استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای استحکام مدل

کتاب استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای استحکام مدل

تگ‌ها: adversarial training data augmentation data preprocessing deep learning image augmentation machine learning robustness robustness text augmentation استحکام استحکام مدل افزایش داده افزایش داده تصویر افزایش داده متن پیش پردازش داده 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 استفاده از تکنیک‌های افزایش داده (Data Augmentation) برای استحکام مدل

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model robustness

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر استحکام مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. چالش‌های عدم استحکام مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 3. اهمیت افزایش داده در بهبود استحکام مدل
  • 4. مروری بر تکنیک‌های اصلی افزایش داده
  • 5. افزایش داده برای داده‌های تصویر: چرخش
  • 6. افزایش داده برای داده‌های تصویر: برش
  • 7. افزایش داده برای داده‌های تصویر: تغییر مقیاس
  • 8. افزایش داده برای داده‌های تصویر: انتقال
  • 9. افزایش داده برای داده‌های تصویر: تغییر رنگ
  • 10. افزایش داده برای داده‌های تصویر: افزودن نویز
  • 11. افزایش داده برای داده‌های تصویر: Flip افقی و عمودی
  • 12. افزایش داده برای داده‌های تصویر: تکنیک‌های پیشرفته‌تر (Elastic Transformations, Mixup, CutMix)
  • 13. افزایش داده برای داده‌های متنی: جایگزینی کلمات مترادف
  • 14. افزایش داده برای داده‌های متنی: حذف کلمات تصادفی
  • 15. افزایش داده برای داده‌های متنی: درج کلمات تصادفی
  • 16. افزایش داده برای داده‌های متنی: جابجایی کلمات
  • 17. افزایش داده برای داده‌های متنی: Back Translation
  • 18. افزایش داده برای داده‌های صوتی: تغییر سرعت
  • 19. افزایش داده برای داده‌های صوتی: تغییر زیر و بم (Pitch Shifting)
  • 20. افزایش داده برای داده‌های صوتی: افزودن نویز
  • 21. افزایش داده برای داده‌های سری زمانی: Jittering
  • 22. افزایش داده برای داده‌های سری زمانی: Scaling
  • 23. افزایش داده برای داده‌های سری زمانی: Rotation
  • 24. افزایش داده برای داده‌های جدولی: SMOTE (Synthetic Minority Oversampling Technique)
  • 25. افزایش داده برای داده‌های جدولی: ADASYN (Adaptive Synthetic Sampling Approach)
  • 26. انتخاب تکنیک مناسب افزایش داده بر اساس نوع داده
  • 27. بررسی تاثیر افزایش داده بر عملکرد مدل
  • 28. ارزیابی استحکام مدل پس از افزایش داده
  • 29. استفاده از کتابخانه‌های افزایش داده (ImageDataGenerator در Keras، Albumentations)
  • 30. افزایش داده آنلاین (On-the-fly Data Augmentation) در مقابل آفلاین (Offline Data Augmentation)
  • 31. پیاده‌سازی افزایش داده در TensorFlow
  • 32. پیاده‌سازی افزایش داده در PyTorch
  • 33. استفاده از AutoAugment و Learned Augmentation Policies
  • 34. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting) با استفاده از افزایش داده
  • 35. تکنیک‌های ترکیبی افزایش داده
  • 36. افزایش داده و داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 37. استفاده از GANs برای افزایش داده
  • 38. افزایش داده در یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 39. بهینه‌سازی فرآیند افزایش داده
  • 40. افزایش داده در یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 41. تأثیر افزایش داده بر قابلیت تعمیم (Generalization) مدل
  • 42. افزایش داده و مسائل مربوط به حریم خصوصی داده
  • 43. ملاحظات اخلاقی در استفاده از افزایش داده
  • 44. استفاده از افزایش داده برای مقابله با حملات خصمانه (Adversarial Attacks)

📚 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.