اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هایپرپارامترها
• 2. انواع هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. اهمیت بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 4. روش‌های سنتی انتخاب هایپرپارامتر
• 5. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
• 6. مزایا و معایب جستجوی شبکه‌ای
• 7. جستجوی تصادفی (Random Search)
• 8. مقایسه جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
• 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
• 10. تابع احتمالی (Probability Function) در بهینه‌سازی بیزی
• 11. تابع سود (Acquisition Function)
• 12. بهینه‌سازی تابع سود
• 13. الگوریتم گوسی پروسس (Gaussian Process)
• 14. مدل‌سازی تابع هدف با گوسی پروسس
• 15. استفاده از گوسی پروسس در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 16. مزایای بهینه‌سازی بیزی
• 17. معایب بهینه‌سازی بیزی
• 18. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در مدل‌های پیچیده
• 19. سایر روش‌های بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 20. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Optimization)
• 21. یادگیری هایپرپارامتر (Hyperparameter Learning)
• 22. یادگیری خودکار هایپرپارامتر (AutoML)
• 23. مقدمه‌ای بر ابزارهای AutoML
• 24. کتابخانه Scikit-learn برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 25. پیاده‌سازی جستجوی شبکه‌ای با Scikit-learn
• 26. پیاده‌سازی جستجوی تصادفی با Scikit-learn
• 27. کتابخانه Hyperopt
• 28. مفاهیم کلیدی Hyperopt
• 29. استفاده از Hyperopt برای بهینه‌سازی بیزی
• 30. کتابخانه Optuna
• 31. ویژگی‌های Optuna
• 32. کاربرد Optuna در پروژه‌های واقعی
• 33. کتابخانه Keras Tuner
• 34. نحوه استفاده از Keras Tuner
• 35. مثال‌های عملی با Keras Tuner
• 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی عمیق
• 37. هایپرپارامترهای لایه‌های کانولوشن (CNN)
• 38. هایپرپارامترهای لایه‌های بازگشتی (RNN)
• 39. هایپرپارامترهای لایه‌های ترنسفورمر (Transformer)
• 40. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 41. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
• 42. تنظیم تعداد اپوک (Epochs)
• 43. تنظیم نرخ ریزش (Dropout Rate)
• 44. تنظیم اندازه لایه مخفی (Hidden Layer Size)
• 45. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های رگرسیون
• 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 47. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های خوشه‌بندی
• 48. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های کاهش ابعاد
• 49. مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-based Models)
• 50. هایپرپارامترهای درخت تصمیم (Decision Tree)
• 51. هایپرپارامترهای جنگل تصادفی (Random Forest)
• 52. هایپرپارامترهای گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
• 53. هایپرپارامترهای XGBoost
• 54. هایپرپارامترهای LightGBM
• 55. مدل‌های پشتیبان بردار (Support Vector Machines - SVM)
• 56. هایپرپارامترهای هسته (Kernel) در SVM
• 57. هایپرپارامتر C در SVM
• 58. هایپرپارامتر گاما (Gamma) در SVM
• 59. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
• 60. هایپرپارامترهای تنظیم‌کننده (Regularization)
• 61. تنظیم L1 و L2
• 62. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 63. اعتبارسنجی K-Fold
• 64. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
• 65. اعتبارسنجی Hold-out
• 66. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
• 67. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
• 68. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
• 69. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
• 70. مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
• 71. نکات عملی در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 72. اثر متقابل هایپرپارامترها
• 73. اهمیت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
• 74. اندازه‌گیری هزینه محاسباتی بهینه‌سازی
• 75. بهینه‌سازی هایپرپارامتر در محیط‌های توزیع‌شده
• 76. استفاده از GPU در بهینه‌سازی
• 77. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی
• 78. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های تشخیص تصویر
• 79. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 80. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 81. مطالعات موردی در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 82. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 83. آینده بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 84. روش‌های نوظهور در AutoML
• 85. بهینه‌سازی هایپرپارامتر با استفاده از شبکه‌های عصبی
• 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
• 87. جمع‌بندی و بهترین شیوه‌ها
• 88. توصیه‌های نهایی برای بهینه‌سازی موثر
• 89. نقش هایپرپارامترها در عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 90. ارتباط هایپرپارامترها با معماری مدل
• 91. تاثیر هایپرپارامترها بر تفسیرپذیری مدل
• 92. آینده تحقیقات در زمینه بهینه‌سازی هایپرپارامتر