, ,

کتاب تحلیل و سنجش کارایی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

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 تحلیل و سنجش کارایی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و توسعهٔ سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 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. مقدمه‌ای بر سنجش کارایی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت تحلیل عملکرد در چرخه عمر مدل
  • 3. معیارهای اساسی ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 4. دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
  • 5. حساسیت (Sensitivity) و ویژگی (Specificity)
  • 6. مقدار پیش‌بین مثبت (Precision) و بازخوانی (Recall)
  • 7. امتیاز F1 و توازن بین دقت و بازخوانی
  • 8. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 9. تحلیل منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 10. منحنی Precision-Recall و کاربردهای آن
  • 11. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 12. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 13. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 14. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 15. ضریب تعیین (R-squared)
  • 16. نکات کلیدی در تفسیر معیارهای رگرسیون
  • 17. معیارهای ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 18. شاخص سیلوئت (Silhouette Score)
  • 19. شاخص دیویس-بولدین (Davies-Bouldin Index)
  • 20. ارزیابی کیفی خوشه‌ها
  • 21. معیارهای ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 22. معیارهای مبتنی بر کلمه (BLEU, ROUGE)
  • 23. معیارهای مبتنی بر جمله
  • 24. ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 25. معیارهای IoU (Intersection over Union)
  • 26. معیارهای Precision و Recall برای تشخیص اشیاء
  • 27. ارزیابی مدل‌های تولید محتوا
  • 28. معیارهای ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 29. پاداش (Reward) و تابع ارزش (Value Function)
  • 30. سیاست (Policy) و بهینه‌سازی آن
  • 31. معیارهای ارزیابی مدل‌های سری زمانی
  • 32. خطای پیش‌بینی (Forecast Error)
  • 33. میانگین خطای درصدی مطلق (MAPE)
  • 34. تحلیل واریانس مدل
  • 35. شناسایی و مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 36. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 37. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 38. اعتبارسنجی K-Fold
  • 39. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
  • 40. اعتبارسنجی Time Series Cross-Validation
  • 41. شناسایی و مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
  • 42. تکنیک‌های افزایش پیچیدگی مدل
  • 43. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 44. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 45. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 46. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 47. ابزارهای مانیتورینگ عملکرد مدل در AWS
  • 48. Amazon SageMaker Model Monitor
  • 49. تنظیم آستانه‌های هشدار
  • 50. تحلیل انحراف داده (Data Drift)
  • 51. تحلیل انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 52. مدیریت چرخه عمر مدل در AWS
  • 53. بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 54. استقرار مدل (Model Deployment)
  • 55. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
  • 56. انتخاب بهترین مدل بر اساس معیارهای سنجش
  • 57. مستندسازی نتایج ارزیابی
  • 58. گزارش‌دهی عملکرد مدل
  • 59. تجسم‌سازی نتایج ارزیابی
  • 60. کاربرد ابزارهای بصری‌سازی در AWS
  • 61. داشبوردهای سفارشی برای مانیتورینگ
  • 62. استانداردهای صنعتی برای ارزیابی مدل
  • 63. اصول ارزیابی مدل در چارچوب اسلامی
  • 64. اصول ارزیابی مدل در چارچوب اقتصاد مقاومتی
  • 65. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی مدل
  • 66. حفظ حریم خصوصی داده‌ها در ارزیابی
  • 67. شفافیت در فرآیند ارزیابی مدل
  • 68. قابلیت تفسیرپذیری مدل (Model Interpretability)
  • 69. تکنیک‌های توضیح‌پذیری مدل (XAI)
  • 70. LIME و SHAP
  • 71. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance)
  • 72. اهمیت ویژگی در مدل‌های خطی
  • 73. اهمیت ویژگی در مدل‌های درختی
  • 74. اهمیت ویژگی در مدل‌های یادگیری عمیق
  • 75. کاربرد تحلیل عملکرد در بهینه‌سازی مدل
  • 76. بهبود پارامترهای مدل
  • 77. انتخاب ویژگی‌های مؤثرتر
  • 78. تغییر معماری مدل
  • 79. بررسی تأثیر داده‌های آموزشی بر عملکرد
  • 80. پاکسازی و پیش‌پردازش داده برای ارزیابی
  • 81. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 82. تکنیک‌های نمونه‌برداری مجدد (Resampling)
  • 83. تکنیک‌های تولید داده مصنوعی (Data Augmentation)
  • 84. ارزیابی مدل در سناریوهای واقعی کسب‌وکار
  • 85. سناریوهای بانکی و مالی
  • 86. سناریوهای بهداشتی و درمانی
  • 87. سناریوهای تجارت الکترونیک
  • 88. سناریوهای تولید و صنعتی
  • 89. سناریوهای دولتی و عمومی
  • 90. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در تحلیل عملکرد مدل

📚 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 تحلیل و سنجش کارایی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS”

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

پیمایش به بالا