کتاب حذف یادگیری در مدل‌های رگرسیون: تکنیک‌ها و کاربردها

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 حذف یادگیری در مدل‌های رگرسیون: تکنیک‌ها و کاربردها

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدل‌های رگرسیون

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر حذف یادگیری در یادگیری ماشین
  • 2. چالش‌های فراموشی داده در مدل‌های رگرسیون
  • 3. بررسی روش‌های سنتی حذف داده و محدودیت‌ها
  • 4. اهمیت حفظ حریم خصوصی و امنیت داده در رگرسیون
  • 5. مفهوم "فراموشی قطعی" (Exact Unlearning)
  • 6. مفهوم "فراموشی تقریبی" (Approximate Unlearning)
  • 7. معرفی روش‌های مبتنی بر بازآموزی (Retraining-Based Methods)
  • 8. بازآموزی کامل (Full Retraining): مزایا و معایب
  • 9. بازآموزی افزایشی (Incremental Retraining): رویکردی کارآمد
  • 10. روش‌های مبتنی بر ذخیره‌سازی نمونه (Sample-Based Methods)
  • 11. روش‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-Based Methods)
  • 12. تحلیل تاثیر حذف داده بر وزن‌های مدل رگرسیون
  • 13. معماری‌های مدل رگرسیون مقاوم در برابر فراموشی
  • 14. حذف یادگیری در رگرسیون خطی
  • 15. حذف یادگیری در رگرسیون لجستیک
  • 16. حذف یادگیری در رگرسیون چندجمله‌ای
  • 17. حذف یادگیری در ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM) برای رگرسیون
  • 18. حذف یادگیری در درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 19. حذف یادگیری در شبکه‌های عصبی برای رگرسیون
  • 20. محاسبه‌ی هزینه حذف یادگیری (Unlearning Cost)
  • 21. بهینه‌سازی فرآیند حذف یادگیری برای کاهش هزینه
  • 22. ارزیابی عملکرد مدل پس از حذف یادگیری
  • 23. معیارهای ارزیابی مناسب برای سنجش کیفیت فراموشی
  • 24. مقایسه روش‌های مختلف حذف یادگیری بر اساس دقت و کارایی
  • 25. پیاده‌سازی حذف یادگیری در پایتون با استفاده از کتابخانه‌های Scikit-learn
  • 26. پیاده‌سازی حذف یادگیری در پایتون با استفاده از TensorFlow/Keras
  • 27. حذف یادگیری در داده‌های جریانی (Streaming Data)
  • 28. حذف یادگیری در محیط‌های توزیع‌شده
  • 29. چالش‌های مقیاس‌پذیری در حذف یادگیری
  • 30. حذف یادگیری در داده‌های دارای برچسب نامطمئن
  • 31. حذف یادگیری و مسائل مربوط به انصاف (Fairness) در مدل‌ها
  • 32. حذف یادگیری و تبعیض الگوریتمی
  • 33. بررسی کاربردهای حذف یادگیری در حوزه‌های مختلف
  • 34. حذف یادگیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. حذف یادگیری در تشخیص تقلب
  • 36. حذف یادگیری در مراقبت‌های بهداشتی و پزشکی
  • 37. حذف یادگیری در داده‌های مالی
  • 38. آینده‌ی حذف یادگیری در یادگیری ماشین
  • 39. تحقیقات و روندهای نوظهور در این زمینه
  • 40. ملاحظات قانونی و اخلاقی در حذف یادگیری

📚 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.