سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای جامع بازارهای گرادیان غیرمتمرکز: طراحی، ارزیابی و تجمیع مقاوم برای پایداری و عدالت

کتاب راهنمای جامع بازارهای گرادیان غیرمتمرکز: طراحی، ارزیابی و تجمیع مقاوم برای پایداری و عدالت

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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 راهنمای جامع بازارهای گرادیان غیرمتمرکز: طراحی، ارزیابی و تجمیع مقاوم برای پایداری و عدالت

موضوع کلی: یادگیری ماشین غیرمتمرکز

موضوع میانی: چارچوب‌های ارزیابی و بهینه‌سازی در سیستم‌های یادگیری توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین غیرمتمرکز (Decentralized Machine Learning)
  • 2. مروری بر یادگیری فدرال (Federated Learning) و چالش‌های آن
  • 3. بازارهای گرادیان: انگیزه و کاربردها
  • 4. معماری‌های مختلف بازارهای گرادیان غیرمتمرکز
  • 5. مقدمات ریاضیاتی و آمار مورد نیاز برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 6. گرادیان کاهشی (Gradient Descent) و انواع آن
  • 7. روش‌های تجمیع (Aggregation Methods) در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 8. توضیح مفاهیم Robustness و Resilience در یادگیری ماشین
  • 9. حملات Adversarial و انواع آنها در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 10. مقدمه ای بر حریم خصوصی تفاضلی (Differential Privacy)
  • 11. مکانیسم‌های حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 12. معرفی مقاله Benchmarking Robust Aggregation in Decentralized Gradient Marketplaces
  • 13. بررسی معماری سیستم مورد استفاده در مقاله
  • 14. تشریح روش‌های تجمیع بررسی شده در مقاله
  • 15. متریک‌های ارزیابی عملکرد در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 16. متریک‌های اندازه‌گیری Robustness در برابر حملات Adversarial
  • 17. متریک‌های اندازه‌گیری Fairness در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 18. شبیه‌سازی و محیط‌های آزمایشگاهی برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 19. معرفی ابزارهای شبیه‌سازی رایج
  • 20. نحوه تنظیم پارامترهای شبیه‌سازی
  • 21. تجمیع میانگین (Mean Aggregation) و تحلیل خواص آن
  • 22. تجمیع میانه (Median Aggregation) و تحلیل خواص آن
  • 23. تجمیع TRIM و تحلیل خواص آن
  • 24. تجمیع Krum و تحلیل خواص آن
  • 25. تجمیع Bulyan و تحلیل خواص آن
  • 26. تجمیع FoolsGold و تحلیل خواص آن
  • 27. تجمیع Multi-Krum و تحلیل خواص آن
  • 28. تجمیع GeoMed و تحلیل خواص آن
  • 29. مقایسه تجربی روش‌های تجمیع مختلف
  • 30. تحلیل Robustness روش‌های تجمیع در برابر حملات داده
  • 31. تحلیل Robustness روش‌های تجمیع در برابر حملات مدل
  • 32. تحلیل Fairness روش‌های تجمیع مختلف
  • 33. تاثیر حجم داده بر عملکرد روش‌های تجمیع
  • 34. تاثیر تعداد شرکت‌کنندگان بر عملکرد روش‌های تجمیع
  • 35. تاثیر ناهمگنی داده بر عملکرد روش‌های تجمیع
  • 36. روش‌های تشخیص شرکت‌کنندگان مخرب (Malicious Participants)
  • 37. استراتژی‌های حذف شرکت‌کنندگان مخرب
  • 38. مکانیسم‌های انگیزشی (Incentive Mechanisms) در بازارهای گرادیان
  • 39. طراحی مکانیسم‌های مقاوم در برابر تقلب (Fraud-resistant)
  • 40. روش‌های اعتبارسنجی داده‌ها (Data Validation) در محیط غیرمتمرکز
  • 41. استفاده از بلاکچین برای اطمینان از صحت داده‌ها
  • 42. قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) در بازارهای گرادیان
  • 43. پیاده‌سازی یک بازار گرادیان پایه با استفاده از قراردادهای هوشمند
  • 44. ادغام حریم خصوصی تفاضلی با روش‌های تجمیع
  • 45. تجمیع حریم خصوصی تفاضلی مبتنی بر میانگین
  • 46. تجمیع حریم خصوصی تفاضلی مبتنی بر میانه
  • 47. تحلیل هزینه-فایده (Cost-Benefit Analysis) حریم خصوصی تفاضلی
  • 48. مقایسه روش‌های تجمیع حریم خصوصی تفاضلی
  • 49. بهینه‌سازی پارامترهای حریم خصوصی تفاضلی
  • 50. تکنیک‌های فشرده‌سازی (Compression Techniques) گرادیان
  • 51. کاهش حجم ارتباطات در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 52. روش‌های کوانتیزاسیون (Quantization) گرادیان
  • 53. روش‌های sparsification گرادیان
  • 54. تاثیر فشرده‌سازی بر دقت و Robustness
  • 55. تحلیل نظری همگرایی (Convergence Analysis) الگوریتم‌ها
  • 56. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های تجمیع در حضور داده‌های مخرب
  • 57. تحلیل همگرایی الگوریتم‌های تجمیع حریم خصوصی تفاضلی
  • 58. تعادل بین Robustness، Fairness و دقت
  • 59. بررسی موردی: کاربرد بازارهای گرادیان در تشخیص پزشکی
  • 60. بررسی موردی: کاربرد بازارهای گرادیان در پردازش زبان طبیعی
  • 61. بررسی موردی: کاربرد بازارهای گرادیان در اینترنت اشیا
  • 62. چالش‌های پیاده‌سازی عملی بازارهای گرادیان
  • 63. محدودیت‌های سخت‌افزاری و ارتباطی
  • 64. مسائل مربوط به مقیاس‌پذیری (Scalability)
  • 65. مسائل مربوط به قابلیت همکاری (Interoperability)
  • 66. روند‌های آینده در یادگیری ماشین غیرمتمرکز
  • 67. یادگیری فدرال ناهمگن (Heterogeneous Federated Learning)
  • 68. یادگیری پیوسته (Continual Learning) در محیط غیرمتمرکز
  • 69. یادگیری خود-نظارتی (Self-Supervised Learning) در محیط غیرمتمرکز
  • 70. روش‌های تجمیع مقاوم در برابر حملات Sybil
  • 71. روش‌های تجمیع مقاوم در برابر حملات Byzantine
  • 72. مقایسه روش‌های تجمیع مختلف در شرایط مختلف حمله
  • 73. تاثیر حملات بر عملکرد مدل یادگیری شده
  • 74. روش‌های کاهش اثرات حملات در یادگیری ماشین غیرمتمرکز
  • 75. ارزیابی عملکرد روش‌های کاهش اثرات حملات
  • 76. بررسی تاثیر تنظیمات مختلف بر عملکرد روش‌ها
  • 77. معرفی مجموعه داده‌های استاندارد برای ارزیابی روش‌ها
  • 78. تفسیر نتایج ارزیابی و ارائه راهکارها
  • 79. تشریح انواع حملات پیشرفته در یادگیری ماشین غیرمتمرکز
  • 80. روش‌های دفاعی پیشرفته در برابر حملات
  • 81. اثرات حملات بر حریم خصوصی داده‌ها
  • 82. روش‌های حفظ حریم خصوصی پیشرفته
  • 83. معیارهای ارزیابی حریم خصوصی و امنیت
  • 84. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل در محیط‌های توزیع‌شده
  • 85. راهکارهای ارزیابی منصفانه مدل‌ها در یادگیری ماشین غیرمتمرکز
  • 86. چالش‌های اخلاقی در یادگیری ماشین غیرمتمرکز
  • 87. مطالعات موردی در خصوص بازارهای گرادیان غیرمتمرکز
  • 88. مباحث پیشرفته در طراحی مکانیسم‌های انگیزشی
  • 89. کاربرد تئوری بازی در طراحی بازارهای گرادیان
  • 90. استراتژی‌های قیمت‌گذاری در بازارهای گرادیان
  • 91. آینده بازارهای گرادیان غیرمتمرکز و تاثیر آن بر جامعه
  • 92. مرور و جمع‌بندی مطالب دوره
  • 93. منابع و مراجع بیشتر برای مطالعه
  • 94. پروژه‌های عملی و کاربردی در حوزه بازارهای گرادیان
  • 95. پرسش و پاسخ و رفع اشکالات
  • 96. ارائه گواهینامه پایان دوره

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.