کتاب ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های بینایی کامپیوتر
, ,

کتاب ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های بینایی کامپیوتر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000018528 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 ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های بینایی کامپیوتر

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: بینایی کامپیوتر (Computer Vision)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر
  • 2. اهمیت ارزیابی و مقایسه مدل‌ها
  • 3. مروری بر مدل‌های رایج بینایی کامپیوتر
  • 4. چرخه عمر توسعه مدل و جایگاه ارزیابی
  • 5. اهداف اصلی دوره آموزشی
  • 6. مفهوم عملکرد و سنجش آن
  • 7. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
  • 8. بایاس (Bias) در مقابل واریانس (Variance)
  • 9. بیش برازش (Overfitting) و کم برازش (Underfitting)
  • 10. اعتبار سنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 11. اعتبار سنجی K-فولد (K-Fold Cross-Validation)
  • 12. نمونه‌برداری طبقه‌بندی شده (Stratified Sampling)
  • 13. جلوگیری از نشت داده (Data Leakage)
  • 14. اهمیت مجموعه داده آزمون مستقل و قوی
  • 15. معیارها و خطوط پایه (Baselines)
  • 16. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 17. مفاهیم: مثبت/منفی واقعی و مثبت/منفی کاذب (TP, FP, TN, FN)
  • 18. دقت (Accuracy): تعریف و محدودیت‌ها
  • 19. صحت (Precision): اهمیت پیش‌بینی‌های صحیح
  • 20. فراخوانی (Recall) یا حساسیت (Sensitivity): پوشش تمامی موارد مثبت
  • 21. امتیاز F1: میانگین هارمونیک صحت و فراخوانی
  • 22. ویژگی (Specificity) و مثبت کاذب (False Positive Rate)
  • 23. منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (ROC Curve)
  • 24. ناحیه زیر منحنی ROC (AUC-ROC)
  • 25. منحنی صحت-فراخوانی (Precision-Recall Curve)
  • 26. ناحیه زیر منحنی PR (AUC-PR)
  • 27. تابع زیان لگاریتمی (Log Loss) / آنتروپی متقاطع (Cross-Entropy)
  • 28. امتیاز بریر (Brier Score) برای کالیبراسیون
  • 29. ضریب کاپای کوهن (Cohen's Kappa)
  • 30. ضریب همبستگی متیو (Matthews Correlation Coefficient – MCC)
  • 31. مقدمه‌ای بر ارزیابی تشخیص اشیاء
  • 32. مفهوم اشتراک بر روی اجتماع (Intersection over Union – IoU)
  • 33. آستانه بندی IoU و نقش آن
  • 34. تعیین TP, FP, FN در تشخیص اشیاء
  • 35. منحنی صحت-فراخوانی (PR Curve) برای تشخیص اشیاء
  • 36. میانگین دقت (Average Precision – AP) برای یک کلاس
  • 37. میانگین دقت متوسط (Mean Average Precision – mAP)
  • 38. mAP در آستانه IoU مشخص (مانند mAP@0.5)
  • 39. mAP در بازه‌ای از آستانه IoU (مانند mAP@[.5:.05:.95] COCO)
  • 40. خطای محلی‌سازی (Localization Error)
  • 41. خطای طبقه‌بندی در تشخیص (Classification Error in Detection)
  • 42. نرخ مثبت کاذب در هر تصویر (FPPI)
  • 43. ارزیابی تشخیص اشیاء کوچک در مقابل بزرگ
  • 44. معیارهای مبتنی بر ردیابی در صورت تلفیق با تشخیص
  • 45. معیارهای مربوط به عملکرد زمانی در تشخیص (Latency, FPS)
  • 46. مقدمه‌ای بر ارزیابی بخش‌بندی
  • 47. دقت پیکسلی (Pixel Accuracy)
  • 48. میانگین دقت پیکسلی (Mean Pixel Accuracy)
  • 49. میانگین اشتراک بر روی اجتماع (Mean Intersection over Union – mIoU)
  • 50. ضریب دایس (Dice Coefficient) و ارتباط آن با F1
  • 51. F-Score مرزی (Boundary F-Score)
  • 52. ارزیابی در سطح کلاس در مقابل سطح کلی
  • 53. معیارهای بخش‌بندی معنایی (Semantic Segmentation)
  • 54. معیارهای بخش‌بندی نمونه‌ای (Instance Segmentation) – استفاده از AP
  • 55. کیفیت پانپتیک (Panoptic Quality – PQ) برای بخش‌بندی جامع
  • 56. معیارهای تخمین ژست/نقاط کلیدی (OKS, PCK)
  • 57. معیارهای ردیابی اشیاء (MOTA, MOTP, IDF1)
  • 58. معیارهای کیفیت تصویر (PSNR, SSIM, LPIPS)
  • 59. معیارهای مدل‌های مولد (FID, Inception Score)
  • 60. معیارهای جریان نوری (Optical Flow) (AEE, EPE)
  • 61. معیارهای تخمین عمق (RMSE, Abs Rel)
  • 62. معیارهای بازیابی تصویر (mAP, P@K, R@K)
  • 63. معیارهای بازسازی فوق‌تفکیک (Super-Resolution)
  • 64. معیارهای تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 65. معیارهای تشخیص و طبقه‌بندی فعالیت (Action Recognition)
  • 66. تأثیر کیفیت داده بر عملکرد مدل
  • 67. راهبردهای افزایش داده (Data Augmentation) و ارزیابی آن‌ها
  • 68. ارزیابی مدل‌ها با داده‌های مصنوعی (Synthetic Data)
  • 69. برخورد با داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 70. معیارهای ارزیابی برای داده‌های نامتعادل (مثلاً Weighted F1)
  • 71. انتقال دامنه (Domain Shift) و تعمیم‌پذیری (Generalization)
  • 72. ارزیابی تشخیص خروج از توزیع (Out-of-Distribution Detection)
  • 73. ارزیابی کیفیت برچسب‌گذاری (Annotation Quality)
  • 74. اهمیت نگهداری و نسخه‌بندی داده‌ها (Data Versioning)
  • 75. ارزیابی در شرایط کم‌داده (Few-Shot Learning)
  • 76. ارزیابی پایداری مدل (Robustness)
  • 77. حملات تخاصمی (Adversarial Attacks) و دفاع در برابر آن‌ها
  • 78. ارزیابی عدالت (Fairness) و سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 79. قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌ها (Explainable AI – XAI)
  • 80. تخمین عدم قطعیت (Uncertainty Estimation) در مدل‌ها
  • 81. کالیبراسیون مدل‌های احتمالی
  • 82. معیارهای کارایی محاسباتی (FLOPs, Latency, Throughput)
  • 83. ارزیابی مصرف حافظه و انرژی
  • 84. معیارهای خاص استقرار (Deployment-Specific Metrics)
  • 85. ارزیابی عملکرد در زمان واقعی (Real-Time Performance)
  • 86. آزمون‌های معنی‌داری آماری (Statistical Significance Tests)
  • 87. مقایسه چندین مدل بر اساس چندین معیار
  • 88. چارچوب‌های استاندارد مقایسه و بنچمارکینگ (MLPerf, Papers With Code)
  • 89. معیارهای انتخاب مدل
  • 90. بهینه‌سازی فراپارامترها و تأثیر آن بر ارزیابی
  • 91. گزارش‌دهی و بصری‌سازی نتایج ارزیابی
  • 92. ایجاد جداول مقایسه مؤثر
  • 93. تحلیل خطا و نقشه‌های عملکردی
  • 94. تفسیر تفاوت‌ها و تناقضات ارزیابی
  • 95. تدوین پروتکل ارزیابی جامع
  • 96. مطالعه موردی: مقایسه آشکارسازهای اشیاء (YOLO vs. Faster R-CNN)
  • 97. مطالعه موردی: ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی در تصاویر پزشکی
  • 98. مطالعه موردی: ارزیابی پایداری برای بینایی ماشین در خودروهای خودران
  • 99. روندهای نوظهور در ارزیابی مدل‌های بینایی کامپیوتر (مدل‌های بنیادی)
  • 100. چالش‌ها و جهت‌گیری‌های آینده در تحقیقات ارزیابی

📚 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 ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های بینایی کامپیوتر”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا