, ,

کتاب بازنگری در نظارت: از جستجوی نمایی تا اقتصاد داده‌کاوی و نقش انسان

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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب بازنگری در نظارت: از جستجوی نمایی تا اقتصاد داده‌کاوی و نقش انسان

موضوع کلی: یادگیری ماشین

موضوع میانی: یادگیری نظارت شده و نیمه‌نظارت شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 2. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، نظارت‌نشده، تقویتی
  • 3. اصول یادگیری نظارت‌شده: تعاریف و مفاهیم کلیدی
  • 4. دسته‌بندی (Classification): مبانی و کاربردها
  • 5. رگرسیون (Regression): مبانی و کاربردها
  • 6. مدل‌های خطی در یادگیری نظارت‌شده
  • 7. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی
  • 8. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 9. شبکه‌های عصبی پایه و پرسپترون
  • 10. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 11. ارزیابی مدل: معیارهای عملکرد و اعتبارسنجی متقابل
  • 12. مشکل بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 13. چالش داده در یادگیری ماشین: نیاز به حجم بالا
  • 14. فرایند برچسب‌گذاری داده (Data Annotation): تعریف و اهمیت
  • 15. هزینه‌های پنهان برچسب‌گذاری دستی
  • 16. محدودیت‌های یادگیری کاملاً نظارت‌شده
  • 17. مقدمه‌ای بر یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (Semi-Supervised Learning)
  • 18. منطق و انگیزه‌های پشت یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 19. فرضیه‌های کلیدی در یادگیری نیمه‌نظارت‌شده (صافی، خوشه‌ای، منیفولد)
  • 20. دسته‌بندی روش‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 21. یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و ارتباط آن با داده‌های کم‌برچسب
  • 22. یادگیری خودآموز (Self-Training): اولین گام
  • 23. یادگیری هم‌آموز (Co-Training): دیدگاه‌های چندگانه
  • 24. استفاده از داده‌های بی‌برچسب برای بهبود مدل
  • 25. نگاهی نو به فرایند نظارت: از نظارت سنتی به نظارت معکوس
  • 26. مفهوم نظارت معکوس (Reverse Supervision): چرا و چگونه؟
  • 27. تفاوت نظارت معکوس با نظارت سنتی
  • 28. هدف‌گذاری در نظارت معکوس: بهینه‌سازی فرایند برچسب‌گذاری
  • 29. چرخه حیات نظارت معکوس
  • 30. نقش داده‌های بی‌برچسب در نظارت معکوس
  • 31. شناسایی نقاط داده با بیشترین ارزش اطلاعاتی
  • 32. تعریف فضای جستجو برای برچسب‌گذاری
  • 33. از جستجوی خطی تا جستجوی نمایی در داده
  • 34. مدل‌سازی جستجوی نمایی برای اکتشاف بهینه
  • 35. معماری کلی سیستم‌های نظارت معکوس
  • 36. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)
  • 37. یادگیری فعال به عنوان مکانیزم اصلی جستجوی نمایی
  • 38. استراتژی‌های پرس‌وجو در یادگیری فعال
  • 39. نمونه‌برداری عدم قطعیت (Uncertainty Sampling): اندازه‌گیری تردید مدل
  • 40. نمونه‌برداری با حاشیه (Margin Sampling)
  • 41. نمونه‌برداری با کمترین اطمینان (Least Confidence Sampling)
  • 42. پرس‌وجو بر اساس کمیته (Query by Committee – QBC)
  • 43. کاهش خطای مورد انتظار (Expected Error Reduction)
  • 44. نمونه‌برداری مبتنی بر چگالی و عدم قطعیت
  • 45. یادگیری فعال دسته‌ای (Batch Active Learning)
  • 46. یادگیری فعال مبتنی بر جریان (Stream-based Active Learning)
  • 47. یادگیری فعال مبتنی بر مجموعه (Pool-based Active Learning)
  • 48. معیارهای ارزیابی کارایی یادگیری فعال
  • 49. انتخاب بهترین استراتژی پرس‌وجو: عوامل مؤثر
  • 50. بودجه‌بندی برچسب‌گذاری در یادگیری فعال
  • 51. یادگیری فعال برای مسائل دسته‌بندی
  • 52. یادگیری فعال برای مسائل رگرسیون
  • 53. یادگیری فعال برای برچسب‌گذاری توالی (Sequence Labeling)
  • 54. ترکیب یادگیری فعال با یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 55. چالش‌ها و محدودیت‌های یادگیری فعال
  • 56. اقتصاد برچسب‌گذاری داده (Economics of Annotation): مقدمه
  • 57. اجزای هزینه در فرایند برچسب‌گذاری
  • 58. زمان و منابع مورد نیاز برای برچسب‌گذاری
  • 59. ارزش اطلاعاتی برچسب‌های داده
  • 60. تحلیل هزینه-فایده برچسب‌گذاری
  • 61. نقش انسان در حلقه یادگیری ماشین (Human-in-the-Loop)
  • 62. طراحی کارآمد وظایف برچسب‌گذاری
  • 63. پلتفرم‌های برون‌سپاری انبوه (Crowdsourcing) و ابزارهای آن
  • 64. مدیریت کیفیت در برچسب‌گذاری انبوه
  • 65. اندازه‌گیری توافق‌نظر بین برچسب‌زنندگان (Inter-Annotator Agreement)
  • 66. مدل‌سازی کیفیت برچسب‌زننده
  • 67. آموزش و مدیریت برچسب‌زنندگان انسانی
  • 68. سوگیری‌های انسانی در برچسب‌گذاری و راهکارهای مقابله
  • 69. جنبه‌های اخلاقی برچسب‌گذاری داده
  • 70. بهینه‌سازی جریان کار برچسب‌گذاری برای مقیاس‌پذیری
  • 71. ابزارهای هوشمند برای کمک به برچسب‌گذاری
  • 72. ارزیابی بازگشت سرمایه (ROI) از برچسب‌گذاری
  • 73. اقتصاد داده‌کاوی: فراتر از برچسب‌گذاری
  • 74. ایجاد مجموعه داده‌های با کیفیت بالا با هزینه کم
  • 75. استراتژی‌های جذب و حفظ برچسب‌زنندگان ماهر
  • 76. یادگیری نیمه‌نظارت‌شده مبتنی بر گراف (Graph-based SSL)
  • 77. توابع هارمونیک و کاربردها در SSL
  • 78. مدل‌های مولد (Generative Models) برای SSL
  • 79. یادگیری عمیق و یادگیری نیمه‌نظارت‌شده: هم‌افزایی‌ها
  • 80. تنظیم‌پذیری ثبات (Consistency Regularization) در یادگیری عمیق نیمه‌نظارت‌شده
  • 81. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) و SSL
  • 82. نظارت ضعیف (Weak Supervision): استفاده از منابع نویزدار
  • 83. توابع برچسب‌گذاری (Labeling Functions) و برنامه‌نویسی برچسب‌ها
  • 84. ترکیب نظارت ضعیف با یادگیری فعال
  • 85. مقیاس‌پذیری نظارت معکوس برای داده‌های بزرگ
  • 86. چالش‌های محاسباتی در جستجوی نمایی مقیاس‌پذیر
  • 87. سیستم‌های توزیع‌شده برای برچسب‌گذاری و یادگیری فعال
  • 88. بهینه‌سازی منابع برای اجرای نظارت معکوس در مقیاس
  • 89. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین با داده‌های متغیر
  • 90. پایداری و نگهداری سیستم‌های یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 91. مطالعات موردی: پیاده‌سازی نظارت معکوس در صنعت
  • 92. کاربردهای نظارت معکوس در بینایی ماشین
  • 93. کاربردهای نظارت معکوس در پردازش زبان طبیعی
  • 94. کاربردهای نظارت معکوس در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 95. تعادل بین کارایی و انصاف در سیستم‌های نظارت معکوس
  • 96. حریم خصوصی داده‌ها و برچسب‌گذاری
  • 97. جهت‌گیری‌های آینده در یادگیری نیمه‌نظارت‌شده
  • 98. نقش هوش مصنوعی داده‌محور در آینده
  • 99. مروری بر چالش‌های باقی‌مانده و فرصت‌های تحقیقاتی
  • 100. خلاصه و جمع‌بندی: بازنگری در آینده نظارت

📚 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 بازنگری در نظارت: از جستجوی نمایی تا اقتصاد داده‌کاوی و نقش انسان”

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

پیمایش به بالا