دوره چالش‌های ارزیابی مدل‌های ابعاد بالا در سناریوهای واقعی یادگیری انتقالی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره چالش‌های ارزیابی مدل‌های ابعاد بالا در سناریوهای واقعی یادگیری انتقالی

موضوع کلی: یادگیری انتقالی و مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

موضوع میانی: ارزیابی و انتخاب روش‌های مدل‌سازی داده‌های با ابعاد بالا

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. چالش‌های پیش‌پردازش داده در ابعاد بالا
• 2. اهمیت نرمال‌سازی و استانداردسازی داده‌ها
• 3. تکنیک‌های کاهش ابعاد: PCA
• 4. تکنیک‌های کاهش ابعاد: t-SNE
• 5. تکنیک‌های کاهش ابعاد: UMAP
• 6. انتخاب ویژگی در داده‌های ابعاد بالا
• 7. همبستگی ویژگی‌ها و انتخاب ویژگی
• 8. روش‌های مبتنی بر فیلتر برای انتخاب ویژگی
• 9. روش‌های مبتنی بر Wrapper برای انتخاب ویژگی
• 10. روش‌های مبتنی بر Embedded برای انتخاب ویژگی
• 11. مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های ابعاد بالا
• 12. شبکه‌های کانولوشنی در ابعاد بالا
• 13. شبکه‌های بازگشتی در ابعاد بالا
• 14. ترنسفورمرها و توالی‌های طولانی
• 15. مشکل انفجار گرادیان در شبکه‌های عمیق
• 16. مشکل محو شدن گرادیان در شبکه‌های عمیق
• 17. تنظیم‌کننده‌ها (Regularization) برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 18. Dropout و مکانیزم‌های مشابه
• 19. L1 و L2 Regularization
• 20. Early Stopping
• 21. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) چیست؟
• 22. مزایای یادگیری انتقالی
• 23. چالش‌های یادگیری انتقالی
• 24. مفهوم حوزه مبدأ و حوزه هدف
• 25. انتقال دانش بین حوزه‌های مشابه
• 26. انتقال دانش بین حوزه‌های نامشابه
• 27. روش‌های رایج انتقال دانش
• 28. Fine-tuning مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 29. انتقال دانش در سطح ویژگی (Feature-level)
• 30. انتقال دانش در سطح نمونه (Instance-level)
• 31. انتقال دانش در سطح پارامتر (Parameter-level)
• 32. انتقال دانش مبتنی بر نگاشت (Mapping-based)
• 33. انتقال دانش مبتنی بر تطبیق (Alignment-based)
• 34. انتقال دانش مبتنی بر تولید (Generation-based)
• 35. چالش‌های ارزیابی در یادگیری انتقالی
• 36. معیارهای ارزیابی سنتی
• 37. مناسب نبودن معیارهای سنتی در یادگیری انتقالی
• 38. مفهوم ارزیابی عادلانه
• 39. ارزیابی بدون تعصب (Unbiased Evaluation)
• 40. ارزیابی در سناریوهای واقعی
• 41. تعریف سناریوهای واقعی
• 42. پیچیدگی داده‌های دنیای واقعی
• 43. نویز و عدم قطعیت در داده‌ها
• 44. کمبود داده برچسب‌دار در حوزه هدف
• 45. توزیع نامتوازن داده‌ها
• 46. تغییر مفهوم (Concept Drift)
• 47. تغییر داده (Data Drift)
• 48. تاثیرات Domain Shift
• 49. روش‌های تشخیص Domain Shift
• 50. کاهش اثرات Domain Shift
• 51. تقویت مدل در برابر Domain Shift
• 52. ارزیابی عملکرد مدل در طول زمان
• 53. پایداری مدل (Model Robustness)
• 54. انتقال دانش در پردازش زبان طبیعی
• 55. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 56. Fine-tuning LLMs برای وظایف خاص
• 57. ارزیابی LLMs در یادگیری انتقالی
• 58. چالش‌های ارزیابی LLMs
• 59. انتقال دانش در بینایی ماشین
• 60. مدل‌های بینایی ماشین از پیش آموزش‌دیده
• 61. انتقال دانش برای دسته‌بندی تصاویر
• 62. انتقال دانش برای تشخیص اشیاء
• 63. انتقال دانش برای بخش‌بندی تصاویر
• 64. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین
• 65. چالش‌های ارزیابی در بینایی ماشین
• 66. انتقال دانش در سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. شخصی‌سازی و یادگیری انتقالی
• 68. انتقال دانش بین کاربران
• 69. انتقال دانش بین آیتم‌ها
• 70. چالش‌های ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
• 71. انتقال دانش در سنجش سلامت
• 72. داده‌های پزشکی و چالش‌های آن
• 73. انتقال دانش برای تشخیص بیماری
• 74. انتقال دانش برای پیش‌بینی سلامت
• 75. ارزیابی مدل‌ها در حوزه سلامت
• 76. چالش‌های اخلاقی در یادگیری انتقالی
• 77. سوگیری (Bias) در مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
• 78. عدالت (Fairness) در یادگیری انتقالی
• 79. شفافیت (Transparency) در مدل‌ها
• 80. تفسیرپذیری (Interpretability) مدل‌ها
• 81. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)
• 82. امنیت مدل‌ها (Model Security)
• 83. حملات دشمنانه (Adversarial Attacks)
• 84. مقاومت مدل در برابر حملات
• 85. ارزیابی عمیق و جامع مدل‌ها
• 86. نیاز به سناریوهای ارزیابی استاندارد
• 87. ایجاد مجموعه‌داده‌های چالش‌برانگیز
• 88. بررسی تأثیر پارامترها بر ارزیابی
• 89. مقایسه روش‌های مختلف انتقال دانش
• 90. ارزیابی مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 91. کارایی محاسباتی در یادگیری انتقالی
• 92. مدیریت منابع در سناریوهای ابعاد بالا
• 93. پیش‌بینی ریسک در پیاده‌سازی مدل‌ها
• 94. ارزیابی بلندمدت عملکرد مدل‌ها
• 95. چالش‌های مستندسازی فرآیند ارزیابی
• 96. بهبود روش‌های ارزیابی آینده
• 97. نقش جامعه علمی در پیشبرد ارزیابی