, ,

کتاب ارزش‌گذاری و انتخاب داده هوشمند در یادگیری فدرال: متدولوژی واسرشتاین و تضمین حریم خصوصی

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 ارزش‌گذاری و انتخاب داده هوشمند در یادگیری فدرال: متدولوژی واسرشتاین و تضمین حریم خصوصی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و اقتصاد داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی و امنیت داده در یادگیری فدرال

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال
  • 3. چالش‌های یادگیری فدرال: تمرکز بر داده
  • 4. مقدمه‌ای بر اقتصاد داده
  • 5. ارزش‌گذاری داده: مفاهیم و روش‌ها
  • 6. بازار داده: مدل‌ها و مکانیسم‌ها
  • 7. یادگیری فدرال در بازار داده
  • 8. مقدمه‌ای بر متدولوژی واسرشتاین
  • 9. فاصله واسرشتاین: تعریف و محاسبات
  • 10. کاربردهای فاصله واسرشتاین در یادگیری ماشین
  • 11. ارزش‌گذاری داده مبتنی بر واسرشتاین
  • 12. انتخاب داده مبتنی بر واسرشتاین
  • 13. بهینه‌سازی انتخاب داده در یادگیری فدرال
  • 14. حریم خصوصی تفاضلی: مفاهیم پایه
  • 15. مکانیسم‌های حریم خصوصی تفاضلی
  • 16. ترکیب حریم خصوصی تفاضلی
  • 17. حریم خصوصی محلی تفاضلی
  • 18. یادگیری فدرال با حریم خصوصی تفاضلی
  • 19. مقدمه‌ای بر محاسبات امن چند جانبه (MPC)
  • 20. پروتکل‌های MPC برای یادگیری فدرال
  • 21. حریم خصوصی همومورفیک
  • 22. محاسبات امن سخت‌افزاری (TEE)
  • 23. انتخاب داده با در نظر گرفتن حریم خصوصی
  • 24. ارزیابی ارزش داده در یک بازار فدرال
  • 25. مدل بازار داده فدرال
  • 26. قیمت‌گذاری داده در بازار فدرال
  • 27. مکانیسم‌های حراج برای داده
  • 28. تحلیل تعادل بازار داده فدرال
  • 29. تاثیر کیفیت داده بر ارزش آن
  • 30. تاثیر کمیت داده بر ارزش آن
  • 31. تاثیر تنوع داده بر ارزش آن
  • 32. متدهای کمی‌سازی کیفیت داده
  • 33. متدهای کمی‌سازی کمیت داده
  • 34. متدهای کمی‌سازی تنوع داده
  • 35. مقایسه متدهای ارزش‌گذاری داده
  • 36. ارزیابی کارایی متدهای انتخاب داده
  • 37. ارزیابی دقت مدل با داده‌های انتخاب شده
  • 38. ارزیابی تاثیر حریم خصوصی بر دقت مدل
  • 39. انتخاب داده برای وظایف طبقه‌بندی
  • 40. انتخاب داده برای وظایف رگرسیون
  • 41. انتخاب داده برای یادگیری تقویتی
  • 42. انتخاب داده برای پردازش زبان طبیعی
  • 43. انتخاب داده برای بینایی ماشین
  • 44. بهینه‌سازی بودجه حریم خصوصی
  • 45. تاثیر بودجه حریم خصوصی بر ارزش داده
  • 46. استراتژی‌های تخصیص بودجه حریم خصوصی
  • 47. رویکردهای مقاوم‌سازی در برابر حملات
  • 48. حملات استنتاج عضویت
  • 49. حملات معکوس‌سازی مدل
  • 50. حملات سموم داده
  • 51. مکانیسم‌های دفاع در برابر حملات
  • 52. ارزیابی ریسک حریم خصوصی
  • 53. اندازه‌گیری سودمندی داده
  • 54. تعادل بین حریم خصوصی و سودمندی
  • 55. تکنیک‌های حفظ حریم خصوصی پیشرفته
  • 56. یادگیری فدرال ناهمگن
  • 57. مدل‌های ناهمگن در یادگیری فدرال
  • 58. تطبیق مدل در یادگیری فدرال
  • 59. ارزیابی عملکرد مدل‌های ناهمگن
  • 60. انتخاب داده در محیط‌های ناهمگن
  • 61. یادگیری فدرال با داده‌های جریان
  • 62. مدیریت داده‌های جریان در یادگیری فدرال
  • 63. تطبیق مدل با داده‌های جریان
  • 64. انتخاب داده برای داده‌های جریان
  • 65. مباحث پیشرفته در متدولوژی واسرشتاین
  • 66. فاصله واسرشتاین بریده شده
  • 67. فاصله واسرشتاین بهینه شده
  • 68. کاربردهای پیشرفته واسرشتاین در یادگیری فدرال
  • 69. پیاده‌سازی یک بازار داده فدرال
  • 70. معماری بازار داده فدرال
  • 71. ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی
  • 72. مقیاس‌پذیری بازار داده فدرال
  • 73. ابزارهای منبع باز برای یادگیری فدرال
  • 74. چارچوب‌های یادگیری فدرال
  • 75. شبیه‌سازی یادگیری فدرال
  • 76. ارزیابی تجربی الگوریتم‌ها
  • 77. مطالعات موردی: کاربردهای یادگیری فدرال
  • 78. یادگیری فدرال در مراقبت‌های بهداشتی
  • 79. یادگیری فدرال در امور مالی
  • 80. یادگیری فدرال در خرده‌فروشی
  • 81. یادگیری فدرال در اینترنت اشیا
  • 82. چالش‌های نظارتی در یادگیری فدرال
  • 83. مسائل اخلاقی در یادگیری فدرال
  • 84. آینده یادگیری فدرال و اقتصاد داده
  • 85. استانداردسازی در یادگیری فدرال
  • 86. همکاری بین‌المللی در یادگیری فدرال
  • 87. جمع‌آوری داده‌های مصنوعی برای یادگیری فدرال
  • 88. ارزش‌گذاری داده برای داده‌های مصنوعی
  • 89. بهینه‌سازی تخصیص منابع در یادگیری فدرال
  • 90. تاثیر یادگیری فدرال بر دسترسی برابر به داده
  • 91. نقش هوش مصنوعی توضیح‌پذیر (XAI) در یادگیری فدرال
  • 92. انتخاب ویژگی در یادگیری فدرال
  • 93. کاهش ابعاد در یادگیری فدرال
  • 94. یادگیری فدرال و بلاک‌چین
  • 95. ادغام بلاک‌چین برای امنیت و شفافیت
  • 96. استفاده از توکن‌ها برای پاداش‌دهی به مشارکت‌کنندگان
  • 97. اعتبارسنجی داده در یادگیری فدرال
  • 98. تضمین کیفیت داده در محیط‌های فدرال
  • 99. مقایسه الگوریتم‌های انتخاب داده مبتنی بر واسرشتاین
  • 100. پیاده سازی عملی سیستم ارزش گذاری و انتخاب داده فدرال

📚 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 ارزش‌گذاری و انتخاب داده هوشمند در یادگیری فدرال: متدولوژی واسرشتاین و تضمین حریم خصوصی”

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

پیمایش به بالا