, ,

کتاب تکنیک‌های کارآمد تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های یادگیری انتقالی

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 تکنیک‌های کارآمد تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های یادگیری انتقالی

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری انتقالی

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. فصل ۱: مقدمه‌ای بر تنظیم هایپرپارامتر
  • 2. فصل ۲: درک اهمیت هایپرپارامترها
  • 3. فصل ۳: هایپرپارامترهای رایج در مدل‌های یادگیری انتقالی
  • 4. فصل ۴: چالش‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 5. فصل ۵: تنظیم هایپرپارامتر با جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 6. فصل ۶: کاستی‌های جستجوی شبکه‌ای
  • 7. فصل ۷: تنظیم هایپرپارامتر با جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 8. فصل ۸: مزایای جستجوی تصادفی
  • 9. فصل ۹: تنظیم هایپرپارامتر با بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 10. فصل ۱۰: اصول بهینه‌سازی بیزی
  • 11. فصل ۱۱: تابع احتمالی (Surrogate Function) در بهینه‌سازی بیزی
  • 12. فصل ۱۲: تابع سود (Acquisition Function)
  • 13. فصل ۱۳: الگوریتم‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 14. فصل ۱۴: معرفی کتابخانه‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 15. فصل ۱۵: ابزار Hyperopt
  • 16. فصل ۱۶: ابزار Optuna
  • 17. فصل ۱۷: ابزار Keras Tuner
  • 18. فصل ۱۸: تنظیم هایپرپارامترهای معماری شبکه
  • 19. فصل ۱۹: تنظیم هایپرپارامترهای نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 20. فصل ۲۰: تنظیم هایپرپارامترهای اندازه بچ (Batch Size)
  • 21. فصل ۲۱: تنظیم هایپرپارامترهای تعداد اپوک (Epochs)
  • 22. فصل ۲۲: تنظیم هایپرپارامترهای بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 23. فصل ۲۳: تنظیم هایپرپارامترهای تابع فعال‌سازی (Activation Function)
  • 24. فصل ۲۴: تنظیم هایپرپارامترهای تابع زیان (Loss Function)
  • 25. فصل ۲۵: تنظیم هایپرپارامترهای تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 26. فصل ۲۶: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های کانولوشن (Convolutional Layers)
  • 27. فصل ۲۷: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های تجمعی (Pooling Layers)
  • 28. فصل ۲۸: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های متراکم (Dense Layers)
  • 29. فصل ۲۹: تنظیم هایپرپارامترهای دراپ‌اوت (Dropout)
  • 30. فصل ۳۰: تنظیم هایپرپارامترهای دسته‌بندی (Batch Normalization)
  • 31. فصل ۳۱: تنظیم هایپرپارامترهای انتقال گرادیان (Gradient Clipping)
  • 32. فصل ۳۲: تنظیم هایپرپارامترهای شروع یادگیری (Learning Rate Schedules)
  • 33. فصل ۳۳: تنظیم هایپرپارامترهای توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 34. فصل ۳۴: تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های ترنسفورمر
  • 35. فصل ۳۵: تنظیم هایپرپارامترهای توکن‌سازی (Tokenization)
  • 36. فصل ۳۶: تنظیم هایپرپارامترهای گنجاندن کلمات (Word Embeddings)
  • 37. فصل ۳۷: تنظیم هایپرپارامترهای مکانیسم توجه (Attention Mechanism)
  • 38. فصل ۳۸: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های رمزگذار (Encoder Layers)
  • 39. فصل ۳۹: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های رمزگشا (Decoder Layers)
  • 40. فصل ۴۰: تنظیم هایپرپارامترهای پیش‌بینی (Prediction Layer)
  • 41. فصل ۴۱: تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 42. فصل ۴۲: تنظیم هایپرپارامترهای سلول‌های LSTM
  • 43. فصل ۴۳: تنظیم هایپرپارامترهای سلول‌های GRU
  • 44. فصل ۴۴: تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs)
  • 45. فصل ۴۵: کاربرد CNN در پردازش تصویر
  • 46. فصل ۴۶: کاربرد CNN در پردازش زبان طبیعی
  • 47. فصل ۴۷: انتخاب مدل پایه برای یادگیری انتقالی
  • 48. فصل ۴۸: ارزیابی عملکرد مدل با هایپرپارامترهای مختلف
  • 49. فصل ۴۹: معیارهای ارزیابی (Metrics)
  • 50. فصل ۵۰: تکنیک‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 51. فصل ۵۱: اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 52. فصل ۵۲: اعتبارسنجی متقابل Stratified K-Fold
  • 53. فصل ۵۳: مقایسه نتایج تنظیم هایپرپارامتر
  • 54. فصل ۵۴: تجسم نتایج تنظیم هایپرپارامتر
  • 55. فصل ۵۵: هایپرپارامترهای وابسته به مجموعه داده
  • 56. فصل ۵۶: هایپرپارامترهای وابسته به وظیفه (Task)
  • 57. فصل ۵۷: فریز کردن لایه‌ها در یادگیری انتقالی
  • 58. فصل ۵۸: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های آخر
  • 59. فصل ۵۹: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های میانی
  • 60. فصل ۶۰: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های اولیه
  • 61. فصل ۶۱: تنظیم هایپرپارامترهای فاین‌تونینگ (Fine-tuning)
  • 62. فصل ۶۲: استراتژی‌های فاین‌تونینگ
  • 63. فصل ۶۳: تنظیم نرخ یادگیری در فاین‌تونینگ
  • 64. فصل ۶۴: تنظیم اندازه بچ در فاین‌تونینگ
  • 65. فصل ۶۵: تنظیم تعداد اپوک در فاین‌تونینگ
  • 66. فصل ۶۶: تکنیک‌های جلوگیری از بیش‌برازش (Overfitting)
  • 67. فصل ۶۷: تنظیم پارامترهای تنظیم‌کننده L1 و L2
  • 68. فصل ۶۸: تنظیم پارامترهای دراپ‌اوت
  • 69. فصل ۶۹: تنظیم پارامترهای دسته‌بندی (Batch Normalization)
  • 70. فصل ۷۰: تنظیم پارامترهای توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 71. فصل ۷۱: تنظیم هایپرپارامترهای مدل‌های تولیدی (Generative Models)
  • 72. فصل ۷۲: تنظیم هایپرپارامترهای شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 73. فصل ۷۳: تنظیم هایپرپارامترهای مولد (Generator) در GANs
  • 74. فصل ۷۴: تنظیم هایپرپارامترهای متمایزکننده (Discriminator) در GANs
  • 75. فصل ۷۵: تنظیم هایپرپارامترهای واژه‌نامه (Vocabulary Size)
  • 76. فصل ۷۶: تنظیم هایپرپارامترهای تعداد حالات پنهان (Hidden State Size)
  • 77. فصل ۷۷: تنظیم هایپرپارامترهای ابعاد پنهان (Latent Dimension)
  • 78. فصل ۷۸: تنظیم هایپرپارامترهای توزیع ورودی (Input Distribution)
  • 79. فصل ۷۹: تنظیم هایپرپارامترهای توزیع خروجی (Output Distribution)
  • 80. فصل ۸۰: تنظیم هایپرپارامترهای روش‌های نمونه‌برداری (Sampling Methods)
  • 81. فصل ۸۱: تنظیم هایپرپارامترهای عامل (Agent) در یادگیری تقویتی
  • 82. فصل ۸۲: تنظیم هایپرپارامترهای محیط (Environment) در یادگیری تقویتی
  • 83. فصل ۸۳: تنظیم هایپرپارامترهای الگوریتم‌های یادگیری تقویتی
  • 84. فصل ۸۴: تنظیم هایپرپارامترهای عامل خط مشی (Policy Gradient Agent)
  • 85. فصل ۸۵: تنظیم هایپرپارامترهای عامل ارزش (Value-based Agent)
  • 86. فصل ۸۶: تنظیم هایپرپارامترهای عامل ترکیبی (Actor-Critic Agent)
  • 87. فصل ۸۷: تنظیم هایپرپارامترهای تابع پاداش (Reward Function)
  • 88. فصل ۸۸: تنظیم هایپرپارامترهای نرخ تنزیل (Discount Rate)
  • 89. فصل ۸۹: تنظیم هایپرپارامترهای بهره‌برداری در مقابل اکتشاف (Exploration vs. Exploitation)
  • 90. فصل ۹۰: تنظیم هایپرپارامترهای الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 91. فصل ۹۱: معرفی الگوریتم AdamW
  • 92. فصل ۹۲: معرفی الگوریتم Ranger
  • 93. فصل ۹۳: معرفی الگوریتم Lookahead
  • 94. فصل ۹۴: تنظیم هایپرپارامترهای خودکار (Automated Hyperparameter Tuning)
  • 95. فصل ۹۵: ابزارهای تنظیم خودکار هایپرپارامتر
  • 96. فصل ۹۶: ترکیب تکنیک‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 97. فصل ۹۷: مدیریت هایپرپارامترها در پروژه‌های بزرگ
  • 98. فصل ۹۸: آینده تنظیم هایپرپارامتر
  • 99. فصل ۹۹: نکات عملی و ترفندها
  • 100. فصل ۱۰۰: نتیجه‌گیری و توصیه‌های نهایی

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب تکنیک‌های کارآمد تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های یادگیری انتقالی”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا