سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب استراتژی‌های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی

کتاب استراتژی‌های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی

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 استراتژی‌های پیشرفته تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: تنظیم هایپرپارامتر (Hyperparameter Tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. فصل ۱: مقدمه بر تنظیم هایپرپارامتر
  • 2. فصل ۲: اهمیت هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی
  • 3. فصل ۳: انواع هایپرپارامترهای رایج
  • 4. فصل ۴: معیارهای ارزیابی مدل
  • 5. فصل ۵: اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 6. فصل ۶: تنظیم هایپرپارامتر مبتنی بر جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 7. فصل ۷: تنظیم هایپرپارامتر مبتنی بر جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 8. فصل ۸: معرفی روش‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 9. فصل ۹: فرایند گوسی (Gaussian Processes)
  • 10. فصل ۱۰: تخمین تابع سود (Acquisition Function)
  • 11. فصل ۱۱: الگوریتم بهینه‌سازی Expected Improvement (EI)
  • 12. فصل ۱۲: الگوریتم بهینه‌سازی احتمالی مطلوبیت (Probability of Improvement - PI)
  • 13. فصل ۱۳: الگوریتم بهینه‌سازی حد پایین اطمینان (Lower Confidence Bound - LCB)
  • 14. فصل ۱۴: ابزارها و کتابخانه‌های تنظیم هایپرپارامتر
  • 15. فصل ۱۵: معرفی Optuna
  • 16. فصل ۱۶: معرفی Hyperopt
  • 17. فصل ۱۷: معرفی Scikit-optimize
  • 18. فصل ۱۸: معرفی Keras Tuner
  • 19. فصل ۱۹: تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 20. فصل ۲۰: تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 21. فصل ۲۱: تنظیم هایپرپارامتر برای شبکه‌های عصبی ترانسفورمر (Transformer)
  • 22. فصل ۲۲: مقایسه روش‌های بهینه‌سازی بیزی
  • 23. فصل ۲۳: ارزیابی کارایی روش‌های مختلف
  • 24. فصل ۲۴: تاثیر نرخ یادگیری بر عملکرد مدل
  • 25. فصل ۲۵: تنظیم بهینه اندازه دسته‌بندی (Batch Size)
  • 26. فصل ۲۶: تاثیر تابع فعال‌سازی بر خروجی
  • 27. فصل ۲۷: تنظیم هایپرپارامترهای لایه‌های پنهان
  • 28. فصل ۲۸: تنظیم تعداد لایه‌های پنهان
  • 29. فصل ۲۹: تاثیر تعداد نورون‌ها در هر لایه
  • 30. فصل ۳۰: تنظیم پارامترهای رگولاریزاسیون (L1, L2)
  • 31. فصل ۳۱: تنظیم پارامترهای Dropout
  • 32. فصل ۳۲: تنظیم بهینه زمان توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 33. فصل ۳۳: تنظیم پارامترهای بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 34. فصل ۳۴: معرفی بهینه‌ساز Adam
  • 35. فصل ۳۵: معرفی بهینه‌ساز SGD
  • 36. فصل ۳۶: معرفی بهینه‌ساز RMSprop
  • 37. فصل ۳۷: تنظیم فاکتورهای مربوط به بهینه‌سازها
  • 38. فصل ۳۸: تنظیم پارامترهای مربوط به Momentum
  • 39. فصل ۳۹: تنظیم پارامترهای مربوط به وزن‌دهی (Weight Decay)
  • 40. فصل ۴۰: استراتژی‌های تنظیم هایپرپارامتر پویا
  • 41. فصل ۴۱: تنظیم هایپرپارامتر در طول آموزش
  • 42. فصل ۴۲: استفاده از یادگیری تقویتی برای تنظیم هایپرپارامتر
  • 43. فصل ۴۳: معرفی قابلیتهای پیشرفته Optuna
  • 44. فصل ۴۴: زمان‌بندی نرخ یادگیری (Learning Rate Scheduling)
  • 45. فصل ۴۵: معرفی Step Decay
  • 46. فصل ۴۶: معرفی Exponential Decay
  • 47. فصل ۴۷: معرفی Cosine Annealing
  • 48. فصل ۴۸: تنظیم پارامترهای زمان‌بندی نرخ یادگیری
  • 49. فصل ۴۹: تنظیم پارامترهای گرادیان مرکزی (Gradient Clipping)
  • 50. فصل ۵۰: تنظیم پارامترهای Batch Normalization
  • 51. فصل ۵۱: تنظیم پارامترهای Layer Normalization
  • 52. فصل ۵۲: تنظیم پارامترهای Group Normalization
  • 53. فصل ۵۳: تاثیر انواع Normalization بر آموزش
  • 54. فصل ۵۴: تنظیم هایپرپارامتر برای مدل‌های Ensemble
  • 55. فصل ۵۵: ترکیب مدل‌ها با وزن‌دهی متفاوت
  • 56. فصل ۵۶: استفاده از Bagging و Boosting
  • 57. فصل ۵۷: تنظیم هایپرپارامتر برای یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 58. فصل ۵۸: تنظیم لایه‌های بالایی مدل ترانسفر
  • 59. فصل ۵۹: تنظیم نرخ یادگیری برای لایه‌های مختلف
  • 60. فصل ۶۰: تنظیم هایپرپارامتر در شبکه‌های مولد (Generative Models)
  • 61. فصل ۶۱: تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های GAN
  • 62. فصل ۶۲: تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های VAE
  • 63. فصل ۶۳: تنظیم هایپرپارامتر در مدل‌های Diffusion
  • 64. فصل ۶۴: چالش‌های تنظیم هایپرپارامتر در داده‌های کم
  • 65. فصل ۶۵: تکنیک‌های داده‌افزایی (Data Augmentation)
  • 66. فصل ۶۶: تنظیم هایپرپارامتر با استفاده از داده‌افزایی
  • 67. فصل ۶۷: ارتباط بین هایپرپارامترها و معماری شبکه
  • 68. فصل ۶۸: بهینه‌سازی همزمان معماری و هایپرپارامترها (NAS)
  • 69. فصل ۶۹: معرفی Neural Architecture Search (NAS)
  • 70. فصل ۷۰: روش‌های جستجو در NAS
  • 71. فصل ۷۱: روش‌های ارزیابی در NAS
  • 72. فصل ۷۲: چالش‌های محاسباتی NAS
  • 73. فصل ۷۳: ابزارهای NAS
  • 74. فصل ۷۴: تنظیم هایپرپارامتر برای مدل‌های بزرگ
  • 75. فصل ۷۵: کاهش حافظه مورد نیاز در طول آموزش
  • 76. فصل ۷۶: موازی‌سازی داده و مدل
  • 77. فصل ۷۷: تنظیم هایپرپارامتر در محیط‌های توزیع شده
  • 78. فصل ۷۸: خطاهای رایج در تنظیم هایپرپارامتر
  • 79. فصل ۷۹: مشکل بیش‌برازش (Overfitting)
  • 80. فصل ۸۰: مشکل کم‌برازش (Underfitting)
  • 81. فصل ۸۱: تشخیص و رفع بیش‌برازش
  • 82. فصل ۸۲: تشخیص و رفع کم‌برازش
  • 83. فصل ۸۳: اعتبار سنجی نتایج تنظیم هایپرپارامتر
  • 84. فصل ۸۴: تفسیر نتایج بهینه‌سازی بیزی
  • 85. فصل ۸۵: visualize کردن فضای هایپرپارامتر
  • 86. فصل ۸۶: تحلیل حساسیت به هایپرپارامترها
  • 87. فصل ۸۷: استراتژی‌های اکتشافی در تنظیم هایپرپارامتر
  • 88. فصل ۸۸: استفاده از دانش دامنه (Domain Knowledge)
  • 89. فصل ۸۹: تنظیم هایپرپارامتر برای مسائل خاص
  • 90. فصل ۹۰: تنظیم هایپرپارامتر در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 91. فصل ۹۱: تنظیم هایپرپارامتر در بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
  • 92. فصل ۹۲: تنظیم هایپرپارامتر در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 93. فصل ۹۳: بررسی موردی: تنظیم هایپرپارامتر برای ImageNet
  • 94. فصل ۹۴: بررسی موردی: تنظیم هایپرپارامتر برای SQuAD
  • 95. فصل ۹۵: روندهای آینده در تنظیم هایپرپارامتر
  • 96. فصل ۹۶: اتوماسیون کامل تنظیم هایپرپارامتر
  • 97. فصل ۹۷: تنظیم هایپرپارامتر خودکار و تطبیقی
  • 98. فصل ۹۸: اخلاقیات و مسئولیت‌ها در تنظیم هایپرپارامتر
  • 99. فصل ۹۹: درس آموخته‌ها از پروژه‌های واقعی
  • 100. فصل ۱۰۰: جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.