کتاب حدود یادگیری غیرمجازی برای سازگاری مقاوم با تغییر کوواریت
, ,

کتاب حدود یادگیری غیرمجازی برای سازگاری مقاوم با تغییر کوواریت

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000008841 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب حدود یادگیری غیرمجازی برای سازگاری مقاوم با تغییر کوواریت

موضوع کلی: یادگیری ماشین در حضور تغییر توزیع

موضوع میانی: سازگاری با تغییر کوواریت با استفاده از روش‌های مقاوم

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و تغییر توزیع
  • 2. مفاهیم اساسی در آمار و احتمالات
  • 3. معرفی تغییر کوواریت (Covariate Shift)
  • 4. مشکلات تغییر کوواریت در یادگیری ماشین
  • 5. انواع تغییر توزیع: کوواریت شیفت، کنتراست شیفت، و…
  • 6. روش‌های ارزیابی عملکرد در حضور تغییر توزیع
  • 7. شاخص‌های ارزیابی: خطای ریسک، خطای تعمیم
  • 8. مقدمه‌ای بر روش‌های تطبیق (Adaptation) در تغییر کوواریت
  • 9. روش‌های مبتنی بر وزن‌دهی نمونه (Importance Weighting)
  • 10. برآورد نسبت وزن‌ها (Importance Ratio Estimation)
  • 11. روش‌های تقلیل بایاس (Bias Reduction)
  • 12. روش‌های مبتنی بر بازنمایی (Representation Learning)
  • 13. روش‌های مبتنی بر داده (Data-based methods)
  • 14. داده‌های آموزشی و داده‌های آزمون: منشأ و تفاوت‌ها
  • 15. اهمیت انتخاب داده‌های مناسب برای آموزش
  • 16. اثرات تغییر کوواریت بر عملکرد مدل
  • 17. مقدمه‌ای بر روش‌های مقاوم (Robust Methods)
  • 18. معرفی روش‌های مقاوم در برابر نویز و پرت‌افتادگی
  • 19. مبانی روش‌های تخمین مقاوم
  • 20. اصول روش‌های برآوردگرهای مقاوم (Robust Estimators)
  • 21. معرفی تخمین‌گرهای M-estimator
  • 22. تخمین‌گرهای مقاوم و حذف داده‌های پرت
  • 23. مقدمه‌ای بر روش‌های دوگانه مقاوم (Doubly Robust Methods)
  • 24. منطق پشت روش‌های دوگانه مقاوم
  • 25. مزایای روش‌های دوگانه مقاوم
  • 26. معایب روش‌های دوگانه مقاوم
  • 27. مبانی نظری روش‌های دوگانه مقاوم
  • 28. ساختار روش‌های دوگانه مقاوم
  • 29. انتخاب مدل برای پیش‌بینی و تخمین
  • 30. پیاده‌سازی روش‌های دوگانه مقاوم
  • 31. ارزیابی عملکرد روش‌های دوگانه مقاوم
  • 32. معرفی مقاله "Learning bounds for doubly-robust covariate shift adaptation"
  • 33. هدف و دستاوردهای اصلی مقاله
  • 34. مروری بر مفروضات مقاله
  • 35. نمادگذاری و تعریف‌های کلیدی مقاله
  • 36. بررسی فضای فرضیه (Hypothesis Space)
  • 37. حدود یادگیری (Learning Bounds): تعریف و اهمیت
  • 38. حدود یادگیری برای مدل‌های ناهمگن (Heterogeneous Models)
  • 39. حدود یادگیری برای تخمین وزن‌ها
  • 40. حدود یادگیری برای روش‌های دوگانه مقاوم
  • 41. تحلیل خطای ریسک در روش‌های دوگانه مقاوم
  • 42. اثر پارامترهای مختلف بر حدود یادگیری
  • 43. اثبات‌های ریاضیاتی موجود در مقاله
  • 44. آشنایی با ابزارهای ریاضیاتی مورد استفاده
  • 45. بررسی روش‌های مرتبط (Related Work)
  • 46. مقایسه روش‌های دوگانه مقاوم با روش‌های دیگر
  • 47. مزایا و معایب نسبی روش‌های مختلف
  • 48. کاربردهای عملی روش‌های دوگانه مقاوم
  • 49. مثال‌های کاربردی از تغییر کوواریت در دنیای واقعی
  • 50. تطبیق تغییر کوواریت در مسائل طبقه‌بندی
  • 51. تطبیق تغییر کوواریت در مسائل رگرسیون
  • 52. تطبیق تغییر کوواریت در مسائل یادگیری تقویتی
  • 53. پیاده‌سازی عملی روش‌های دوگانه مقاوم با پایتون
  • 54. استفاده از کتابخانه‌های یادگیری ماشین (sklearn, PyTorch)
  • 55. انتخاب و تنظیم پارامترها در پیاده‌سازی
  • 56. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 57. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) در حضور تغییر کوواریت
  • 58. انتخاب مدل و تنظیم ابرپارامترها
  • 59. روش‌های کاهش واریانس در تخمین
  • 60. بهبود عملکرد روش‌های دوگانه مقاوم
  • 61. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی (Regularization)
  • 62. بهبود پایداری روش‌های دوگانه مقاوم
  • 63. محدودیت‌ها و چالش‌های روش‌های دوگانه مقاوم
  • 64. مسائل مربوط به انتخاب مدل
  • 65. مشکلات مربوط به تخمین وزن‌ها
  • 66. چالش‌های مربوط به داده‌های با ابعاد بالا
  • 67. مطالعه موردی: استفاده از روش‌های دوگانه مقاوم در داده‌های پزشکی
  • 68. مطالعه موردی: استفاده از روش‌های دوگانه مقاوم در داده‌های مالی
  • 69. مقایسه عملکرد روش‌های دوگانه مقاوم با سایر روش‌ها
  • 70. تجزیه و تحلیل نتایج و بحث و بررسی
  • 71. آینده پژوهی و جهت‌گیری‌های تحقیقاتی
  • 72. موضوعات تحقیقاتی آینده در زمینه سازگاری با تغییر کوواریت
  • 73. روش‌های نوظهور و گرایش‌های جدید
  • 74. مروری بر منابع و مقالات مرتبط
  • 75. منابع اصلی و تکمیلی برای مطالعه بیشتر
  • 76. ارائه یک پروژه عملی برای پیاده‌سازی
  • 77. راهنمایی برای انجام پروژه عملی
  • 78. ارائه راه‌حل‌های پیشنهادی برای پروژه
  • 79. بررسی نتایج پروژه و بحث
  • 80. مروری بر کل دوره آموزشی
  • 81. خلاصه‌ای از مفاهیم کلیدی
  • 82. جمع‌بندی و نتیجه‌گیری
  • 83. چشم‌انداز و مسیرهای یادگیری بعدی
  • 84. نقش روش‌های مقاوم در یادگیری ماشین آینده
  • 85. تاثیر یادگیری ماشین مقاوم بر حوزه‌های مختلف
  • 86. استفاده از شبکه‌های عصبی در تطبیق تغییر کوواریت
  • 87. ادغام روش‌های عمیق با روش‌های دوگانه مقاوم
  • 88. مدل‌های پیشرفته‌تر برای تخمین وزن‌ها
  • 89. بهبود حدود یادگیری با استفاده از تکنیک‌های نوین
  • 90. تحلیل حساسیت روش‌های دوگانه مقاوم
  • 91. بهینه‌سازی محاسباتی روش‌های دوگانه مقاوم
  • 92. سخت‌افزار و نرم‌افزار مورد نیاز برای پیاده‌سازی
  • 93. چگونگی دسترسی به داده‌های آموزشی و آزمون
  • 94. نکات کلیدی برای موفقیت در یادگیری
  • 95. اهمیت درک عمیق مفاهیم
  • 96. روش‌های مطالعه و تمرین
  • 97. ابزارها و منابع یادگیری آنلاین
  • 98. بررسی خطاهای رایج در پیاده‌سازی
  • 99. راه‌حل‌ها و ترفندهای عملی
  • 100. معرفی کتابخانه‌های تخصصی برای یادگیری ماشین مقاوم

📚 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 حدود یادگیری غیرمجازی برای سازگاری مقاوم با تغییر کوواریت”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا