کتاب تحلیل خودکار خطا در مدل‌های 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 تحلیل خودکار خطا در مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تحلیل خطا و اهمیت آن در یادگیری ماشین
  • 2. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و جایگاه تحلیل خطا
  • 3. انواع خطاها در مدل‌های یادگیری ماشین: Bias و Variance
  • 4. معرفی روش‌های سنتی تحلیل خطا (بررسی دستی نمونه‌ها)
  • 5. معرفی روش‌های خودکار تحلیل خطا
  • 6. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها برای تحلیل خطا
  • 7. پیش‌پردازش داده‌ها برای تحلیل خطا
  • 8. استفاده از ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) برای تحلیل خطا
  • 9. تحلیل خطاهای طبقه‌بندی (Classification Errors)
  • 10. تحلیل خطاهای رگرسیونی (Regression Errors)
  • 11. شناسایی الگوهای خطا با استفاده از داده‌کاوی
  • 12. استفاده از تکنیک‌های تجسم داده (Data Visualization) برای تحلیل خطا
  • 13. تحلیل خطا بر اساس ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 14. تحلیل خطا بر اساس بخش‌های مختلف داده (Data Slices)
  • 15. شناسایی داده‌های پرت (Outliers) و تاثیر آن‌ها بر خطا
  • 16. معرفی ابزارهای متن‌باز برای تحلیل خودکار خطا (مانند Fairlearn, Aequitas)
  • 17. تحلیل خطا در مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 18. تحلیل خطا در مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 19. تحلیل خطا در مدل‌های سری زمانی (Time Series)
  • 20. تحلیل خطا در مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 21. استفاده از تکنیک‌های Explainable AI (XAI) برای تحلیل خطا
  • 22. تحلیل خطا و رفع سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 23. تحلیل خطا و افزایش قابلیت اطمینان مدل‌ها
  • 24. تحلیل خطا و بهبود تعمیم‌پذیری مدل‌ها
  • 25. تحلیل خطا و کاهش هزینه‌های نگهداری مدل‌ها
  • 26. استفاده از تحلیل خطا در MLOps
  • 27. تحلیل خطا و نظارت بر عملکرد مدل در طول زمان
  • 28. تحلیل خطا و تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 29. تحلیل خطا و تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 30. استفاده از تحلیل خطا برای انتخاب مدل مناسب
  • 31. تحلیل خطا و تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 32. تحلیل خطا و انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 33. تحلیل خطا و مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 34. تحلیل خطا و افزایش کیفیت داده (Data Quality)
  • 35. تحلیل خطا و کاهش overfitting
  • 36. تحلیل خطا و کاهش underfitting
  • 37. تحلیل خطا و برآورد عدم قطعیت (Uncertainty Estimation)
  • 38. تحلیل خطا و یادگیری فعال (Active Learning)
  • 39. تحلیل خطا و یادگیری انتقادی (Adversarial Learning)
  • 40. تحلیل خطا و یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 41. تحلیل خطا و یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 42. تحلیل خطا و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 43. تحلیل خطا در مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs)
  • 44. تحلیل خطا و ارزیابی اخلاقی مدل‌ها
  • 45. تحلیل خطا و حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 46. تحلیل خطا و امنیت مدل‌ها
  • 47. تحلیل خطا و تفسیرپذیری مدل‌ها
  • 48. تحلیل خطا و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 49. تحلیل خطا و مقایسه مدل‌ها
  • 50. تحلیل خطا و انتخاب معیار ارزیابی مناسب
  • 51. تحلیل خطا و استفاده از داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 52. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Ensemble
  • 53. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Boosting
  • 54. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Bagging
  • 55. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Stacking
  • 56. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Voting
  • 57. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Cross-Validation
  • 58. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Bootstrapping
  • 59. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Jackknife
  • 60. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Leave-One-Out
  • 61. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های K-Fold
  • 62. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Stratified K-Fold
  • 63. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Time Series Cross-Validation
  • 64. تحلیل خطا و استفاده از روش‌های Monte Carlo

📚 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.