اکسپرس 24
کتاب تشخیص ناهنجاری با یادگیری کم‌نمونه

کتاب تشخیص ناهنجاری با یادگیری کم‌نمونه

تگ‌ها: anomaly detection data mining deep learning few-shot learning fraud detection image anomaly industrial anomaly machine learning meta-learning outlier detection python pytorch tensorflow text anomaly time series anomaly

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 تشخیص ناهنجاری با یادگیری کم‌نمونه

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: تشخیص ناهنجاری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تشخیص ناهنجاری و کاربردهای آن
  • 2. مروری بر روش‌های سنتی تشخیص ناهنجاری
  • 3. چالش‌های تشخیص ناهنجاری در دنیای واقعی
  • 4. یادگیری ماشین و تشخیص ناهنجاری: یک دیدگاه کلی
  • 5. مفهوم یادگیری کم‌نمونه (Few-Shot Learning)
  • 6. چرا یادگیری کم‌نمونه برای تشخیص ناهنجاری مفید است؟
  • 7. معماری‌های اصلی یادگیری کم‌نمونه
  • 8. شبکه‌های عصبی سیامی (Siamese Neural Networks)
  • 9. شبکه‌های تطبیقی (Matching Networks)
  • 10. مدل‌های مبتنی بر متا-یادگیری (Meta-Learning Models)
  • 11. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی برای یادگیری کم‌نمونه
  • 12. استفاده از داده‌های مصنوعی برای افزایش تنوع نمونه‌ها
  • 13. مجموعه داده‌های استاندارد برای تشخیص ناهنجاری کم‌نمونه
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های تشخیص ناهنجاری کم‌نمونه
  • 15. معیارهای ارزیابی: دقت، فراخوانی، F1-score و AUC
  • 16. تکنیک‌های انتخاب نمونه برای یادگیری کم‌نمونه
  • 17. روش‌های نمونه‌برداری فعال (Active Learning)
  • 18. روش‌های نمونه‌برداری غیرفعال (Passive Learning)
  • 19. مقدمه‌ای بر خودرمزگذارها (Autoencoders) برای تشخیص ناهنجاری
  • 20. استفاده از خودرمزگذارهای واریانسی (Variational Autoencoders)
  • 21. خودرمزگذارهای انقباضی (Contractive Autoencoders)
  • 22. تشخیص ناهنجاری بر اساس بازسازی خطا (Reconstruction Error)
  • 23. استفاده از شبکه‌های GAN برای تشخیص ناهنجاری
  • 24. GANهای شرطی (Conditional GANs) در تشخیص ناهنجاری
  • 25. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر فاصله (Distance-Based Anomaly Detection)
  • 26. استفاده از k-نزدیک‌ترین همسایه‌ها (k-NN)
  • 27. تشخیص ناهنجاری مبتنی بر تراکم (Density-Based Anomaly Detection)
  • 28. استفاده از DBSCAN و LOF
  • 29. ترکیب یادگیری کم‌نمونه با روش‌های تشخیص ناهنجاری دیگر
  • 30. روش‌های ensemble در تشخیص ناهنجاری کم‌نمونه
  • 31. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری کم‌نمونه برای تشخیص ناهنجاری
  • 32. انتخاب هایپرپارامترها و تنظیم مدل
  • 33. استفاده از الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 34. پیاده‌سازی عملی تشخیص ناهنجاری کم‌نمونه با پایتون
  • 35. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 36. پردازش داده‌های سری زمانی با یادگیری کم‌نمونه
  • 37. تشخیص ناهنجاری در داده‌های تصویری با یادگیری کم‌نمونه
  • 38. تشخیص ناهنجاری در داده‌های متنی با یادگیری کم‌نمونه
  • 39. مسائل و چالش‌های پیش رو در یادگیری کم‌نمونه برای تشخیص ناهنجاری
  • 40. راه‌های بهبود عملکرد مدل‌ها و کاهش خطاهای تشخیص
  • 41. تحقیقات آینده در زمینه یادگیری کم‌نمونه و تشخیص ناهنجاری
  • 42. کاربردهای خاص تشخیص ناهنجاری کم‌نمونه در صنایع مختلف
  • 43. تشخیص تقلب در تراکنش‌های مالی
  • 44. تشخیص خرابی در سیستم‌های صنعتی
  • 45. تشخیص نفوذ در شبکه‌های کامپیوتری
  • 46. تشخیص ناهنجاری در داده‌های پزشکی
  • 47. ملاحظات مربوط به امنیت و حریم خصوصی در تشخیص ناهنجاری
  • 48. تفسیرپذیری مدل‌های تشخیص ناهنجاری کم‌نمونه
  • 49. روش‌های نمایش نتایج و ارائه گزارش‌های تشخیص ناهنجاری
  • 50. مستندسازی و نگهداری مدل‌های تشخیص ناهنجاری

📚 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.