اکسپرس 24
کتاب تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی: از تئوری تا اجرا

کتاب تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی: از تئوری تا اجرا

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 تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی: از تئوری تا اجرا

موضوع کلی: یادگیری ماشین در حضور تغییر توزیع

موضوع میانی: Self-Supervised Learning for Domain Adaptation

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر تغییر توزیع در یادگیری ماشین
  • 2. چالش‌های یادگیری در دامنه‌های مختلف
  • 3. مروری بر روش‌های تطبیق دامنه سنتی
  • 4. مفهوم یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 5. مزایای یادگیری خود نظارتی در تطبیق دامنه
  • 6. معماری‌های رایج یادگیری خود نظارتی
  • 7. روش‌های تولید پیش‌بینانه (Pretext Tasks)
  • 8. چرخش تصویر به عنوان یک پیش‌بینانه
  • 9. پیش‌بینی رنگ در تصاویر خاکستری
  • 10. پیش‌بینی ترتیب پچ‌ها
  • 11. یادگیری بازنمایی (Representation Learning) با یادگیری خود نظارتی
  • 12. انواع بازنمایی‌های یادگرفته شده
  • 13. فاصله متریک و یادگیری تطبیقی
  • 14. حداکثر میانگین اختلاف (MMD)
  • 15. همسایگی k نزدیکترین (k-NN)
  • 16. تطبیق ویژگی (Feature Alignment)
  • 17. تطبیق توزیع (Distribution Alignment)
  • 18. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) برای تطبیق دامنه
  • 19. چرخه‌های سازگار (CycleGAN) در تطبیق تصویر به تصویر
  • 20. تطبیق دامنه با استفاده از Autoencoders
  • 21. انواع Autoencoders (Variational Autoencoders, Denoising Autoencoders)
  • 22. ترکیب یادگیری خود نظارتی و Autoencoders
  • 23. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و تطبیق دامنه
  • 24. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده (Pre-trained Models)
  • 25. تطبیق دامنه با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 26. تطبیق دامنه با استفاده از شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 27. تطبیق دامنه در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 28. تطبیق دامنه در داده‌های متنی
  • 29. تطبیق دامنه در داده‌های صوتی
  • 30. تطبیق دامنه در داده‌های سری زمانی
  • 31. تطبیق دامنه در داده‌های تصویری
  • 32. ارزیابی روش‌های تطبیق دامنه
  • 33. معیارهای ارزیابی تطبیق دامنه
  • 34. مجموعه‌داده‌های رایج برای تطبیق دامنه
  • 35. پیاده‌سازی تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی در پایتون
  • 36. استفاده از کتابخانه‌های TensorFlow و PyTorch
  • 37. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در تطبیق دامنه
  • 38. مقایسه روش‌های مختلف تطبیق دامنه
  • 39. تحلیل خطا در تطبیق دامنه
  • 40. کاربردهای تطبیق دامنه در دنیای واقعی
  • 41. تطبیق دامنه در تشخیص اشیا
  • 42. تطبیق دامنه در تقسیم‌بندی تصاویر
  • 43. تطبیق دامنه در تشخیص گفتار
  • 44. تطبیق دامنه در ترجمه ماشینی
  • 45. تطبیق دامنه در تشخیص تقلب
  • 46. تطبیق دامنه در پزشکی
  • 47. روش‌های نوین در تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی
  • 48. یادگیری چند دامنه‌ای (Multi-Domain Learning)
  • 49. یادگیری فرادامنه‌ای (Meta-Domain Learning)
  • 50. تطبیق دامنه آنلاین (Online Domain Adaptation)
  • 51. تطبیق دامنه با داده‌های برچسب‌خورده محدود (Semi-Supervised Domain Adaptation)
  • 52. تطبیق دامنه با استفاده از روش‌های مبتنی بر آنتروپی
  • 53. چالش‌ها و محدودیت‌های تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی
  • 54. آینده تطبیق دامنه با یادگیری خود نظارتی

📚 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

تگ‌ها: Computer Vision Deep Learning Distribution Shift Domain Adaptation Domain Generalization Machine Learning NLP Python PyTorch Representation Learning Self-Supervised Learning TensorFlow Time Series Transfer Learning Unsupervised Learning

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.