سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیشگیری از افت عملکرد مدل با بازآموزی پیشگیرانه

کتاب پیشگیری از افت عملکرد مدل با بازآموزی پیشگیرانه

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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیشگیری از افت عملکرد مدل با بازآموزی پیشگیرانه

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: بازآموزی مدل (Model Retraining)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل اول: مقدمه‌ای بر افت عملکرد مدل
  • 2. فصل دوم: اهمیت بازآموزی پیشگیرانه
  • 3. فصل سوم: انواع افت عملکرد مدل
  • 4. فصل چهارم: دلایل اصلی افت عملکرد
  • 5. فصل پنجم: تشخیص زودهنگام افت عملکرد
  • 6. فصل ششم: معیارهای کلیدی برای پایش
  • 7. فصل هفتم: جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌های جدید
  • 8. فصل هشتم: انتخاب داده‌های بازآموزی مناسب
  • 9. فصل نهم: استراتژی‌های نمونه‌برداری داده
  • 10. فصل دهم: پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌های بازآموزی
  • 11. فصل یازدهم: معماری‌های مدل برای بازآموزی
  • 12. فصل دوازدهم: بازآموزی با معماری ثابت
  • 13. فصل سیزدهم: بازآموزی با تنظیم معماری
  • 14. فصل چهاردهم: تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)
  • 15. فصل پانزدهم: آموزش افزایشی (Incremental Training)
  • 16. فصل شانزدهم: انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 17. فصل هفدهم: بازآموزی بر روی داده‌های مکمل
  • 18. فصل هجدهم: بازآموزی بر روی داده‌های تغییر یافته
  • 19. فصل نوزدهم: مقابله با انحراف توزیع داده (Data Drift)
  • 20. فصل بیستم: شناسایی و مدیریت انحراف مفاهیم (Concept Drift)
  • 21. فصل بیست و یکم: بازآموزی مداوم (Continuous Learning)
  • 22. فصل بیست و دوم: پایش پس از بازآموزی
  • 23. فصل بیست و سوم: ارزیابی اثربخشی بازآموزی
  • 24. فصل بیست و چهارم: سنجه‌های ارزیابی پس از بازآموزی
  • 25. فصل بیست و پنجم: بازگشت به حالت قبل (Rollback)
  • 26. فصل بیست و ششم: مدیریت ریسک در بازآموزی
  • 27. فصل بیست و هفتم: مقیاس‌پذیری فرآیند بازآموزی
  • 28. فصل بیست و هشتم: ابزارها و چارچوب‌های بازآموزی
  • 29. فصل بیست و نهم: پیاده‌سازی خودکار بازآموزی
  • 30. فصل سی‌ام: چالش‌های پیاده‌سازی عملی
  • 31. فصل سی و یکم: موارد استفاده در یادگیری ماشین
  • 32. فصل سی و دوم: کاربرد در پردازش زبان طبیعی
  • 33. فصل سی و سوم: کاربرد در بینایی ماشین
  • 34. فصل سی و چهارم: کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 35. فصل سی و پنجم: کاربرد در تشخیص ناهنجاری
  • 36. فصل سی و ششم: کاربرد در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 37. فصل سی و هفتم: داده‌های نامتوازن و بازآموزی
  • 38. فصل سی و هشتم: بایاس (Bias) در داده‌ها و مدل
  • 39. فصل سی و نهم: کاهش بایاس از طریق بازآموزی
  • 40. فصل چهلم: مسائل اخلاقی در بازآموزی
  • 41. فصل چهل و یکم: حریم خصوصی داده در بازآموزی
  • 42. فصل چهل و دوم: مسئولیت‌پذیری مدل‌های بازآموزی شده
  • 43. فصل چهل و سوم: امنیت در فرآیند بازآموزی
  • 44. فصل چهل و چهارم: جلوگیری از حملات تخریب‌گرانه
  • 45. فصل چهل و پنجم: سنجش پایداری مدل
  • 46. فصل چهل و ششم: تکنیک‌های افزایش پایداری
  • 47. فصل چهل و هفتم: نظارت بر رفتار مدل
  • 48. فصل چهل و هشتم: گزارش‌دهی خودکار خطا
  • 49. فصل چهل و نهم: مستندسازی فرآیند بازآموزی
  • 50. فصل پنجاهم: مدیریت چرخه حیات مدل
  • 51. فصل پنجاه و یکم: نقش مهندسی ویژگی در بازآموزی
  • 52. فصل پنجاه و دوم: بازآموزی ویژگی‌های جدید
  • 53. فصل پنجاه و سوم: بازآموزی ویژگی‌های از دست رفته
  • 54. فصل پنجاه و چهارم: استفاده از بازخورد کاربر
  • 55. فصل پنجاه و پنجم: ادغام بازخورد با داده‌های بازآموزی
  • 56. فصل پنجاه و ششم: مدل‌های جمعی (Ensemble Models) و بازآموزی
  • 57. فصل پنجاه و هفتم: بازآموزی اعضای مدل جمعی
  • 58. فصل پنجاه و هشتم: حذف اعضای ناکارآمد
  • 59. فصل پنجاه و نهم: وزن‌دهی مجدد اعضا
  • 60. فصل شصتم: تفسیرپذیری مدل بازآموزی شده
  • 61. فصل شصت و یکم: مقایسه تفسیرپذیری قبل و بعد
  • 62. فصل شصت و دوم: ابزارهای تفسیرپذیری
  • 63. فصل شصت و سوم: بازآموزی مدل‌های پیچیده
  • 64. فصل شصت و چهارم: بازآموزی شبکه‌های عصبی عمیق
  • 65. فصل شصت و پنجم: تنظیم هایپرپارامترها
  • 66. فصل شصت و ششم: تکنیک‌های تنظیم خودکار هایپرپارامتر
  • 67. فصل شصت و هفتم: ارزیابی هزینه بازآموزی
  • 68. فصل شصت و هشتم: بهینه‌سازی زمان و منابع
  • 69. فصل شصت و نهم: بازآموزی در محیط‌های با منابع محدود
  • 70. فصل هفتادم: ارتباط با داده‌های برچسب‌گذاری شده
  • 71. فصل هفتاد و یکم: برچسب‌گذاری فعال (Active Learning)
  • 72. فصل هفتاد و دوم: ترکیب بازآموزی و برچسب‌گذاری فعال
  • 73. فصل هفتاد و سوم: شناسایی موارد حساس برای بازآموزی
  • 74. فصل هفتاد و چهارم: استراتژی‌های بازآموزی تهاجمی
  • 75. فصل هفتاد و پنجم: استراتژی‌های بازآموزی محافظه‌کارانه
  • 76. فصل هفتاد و ششم: بازآموزی مبتنی بر زمان
  • 77. فصل هفتاد و هفتم: بازآموزی مبتنی بر رویداد
  • 78. فصل هفتاد و هشتم: بازآموزی مبتنی بر عملکرد
  • 79. فصل هفتاد و نهم: جمع‌آوری و ذخیره‌سازی سوابق بازآموزی
  • 80. فصل هشتادم: تحلیل روند بازآموزی
  • 81. فصل هشتاد و یکم: یادگیری بلندمدت مدل
  • 82. فصل هشتاد و دوم: انطباق با تغییرات بلندمدت
  • 83. فصل هشتاد و سوم: جلوگیری از فراموشی فاجعه‌بار (Catastrophic Forgetting)
  • 84. فصل هشتاد و چهارم: تکنیک‌های حفظ دانش قبلی
  • 85. فصل هشتاد و پنجم: ارزیابی بلندمدت مدل
  • 86. فصل هشتاد و ششم: مقایسه با بازآموزی دوره‌ای
  • 87. فصل هشتاد و هفتم: بازآموزی در مقیاس بزرگ
  • 88. فصل هشتاد و هشتم: زیرساخت‌های لازم برای مقیاس بزرگ
  • 89. فصل هشتاد و نهم: مدیریت چرخه حیات داده
  • 90. فصل نودم: بازآموزی در محیط‌های توزیع شده
  • 91. فصل نود و یکم: چالش‌های ارتباطات در بازآموزی
  • 92. فصل نود و دوم: مدل‌های هیبریدی برای بازآموزی
  • 93. فصل نود و سوم: استراتژی‌های ترکیبی بازآموزی
  • 94. فصل نود و چهارم: نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی بازآموزی
  • 95. فصل نود و پنجم: آینده بازآموزی پیشگیرانه
  • 96. فصل نود و ششم: مرزهای دانش فعلی
  • 97. فصل نود و هفتم: تحقیقات آینده در زمینه بازآموزی
  • 98. فصل نود و هشتم: چالش‌های نوظهور
  • 99. فصل نود و نهم: جمع‌بندی و توصیه‌ها
  • 100. فصل صدم: منابع و مطالعات تکمیلی

📚 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.