سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب راهنمای عملی برای ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق

کتاب راهنمای عملی برای ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق

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 راهنمای عملی برای ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق

موضوع کلی: ارزیابی سیستم‌های هوش مصنوعی

موضوع میانی: Continuous Evaluation

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: اهمیت ارزیابی مداوم
  • 2. فصل ۱: اصول اساسی ارزیابی مدل
  • 3. فصل ۲: چرا ارزیابی مداوم ضروری است؟
  • 4. فصل ۳: چالش‌های ارزیابی مدل‌های یادگیری عمیق
  • 5. فصل ۴: معرفی معیارهای کلیدی عملکرد
  • 6. فصل ۵: دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
  • 7. فصل ۶: معیارهای مبتنی بر ماتریس درهم‌ریختگی
  • 8. فصل ۷: دقت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 9. فصل ۸: امتیاز F1 و توازن بین دقت و بازیابی
  • 10. فصل ۹: منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 11. فصل ۱۰: منحنی دقت-بازیابی (PR Curve)
  • 12. فصل ۱۱: معیارهای خاص برای مسائل رگرسیون
  • 13. فصل ۱۲: خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 14. فصل ۱۳: ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 15. فصل ۱۴: خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 16. فصل ۱۵: معیارهای مبتنی بر نسبت خطا
  • 17. فصل ۱۶: تعریف "مداوم" در ارزیابی مداوم
  • 18. فصل ۱۷: سناریوهای تغییر داده (Data Drift)
  • 19. فصل ۱۸: تغییر در توزیع ورودی (Covariate Shift)
  • 20. فصل ۱۹: تغییر در رابطه بین ورودی و خروجی (Concept Drift)
  • 21. فصل ۲۰: تغییر در توزیع خروجی (Label Shift)
  • 22. فصل ۲۱: تکنیک‌های شناسایی تغییر داده
  • 23. فصل ۲۲: پایش آماری توزیع داده‌ها
  • 24. فصل ۲۳: استفاده از معیارهای آماری مقایسه
  • 25. فصل ۲۴: شاخص‌های انحراف (Divergence Measures)
  • 26. فصل ۲۵: واگرایی کولبک-لایبلر (KL Divergence)
  • 27. فصل ۲۶: فاصله واشتاین (Wasserstein Distance)
  • 28. فصل ۲۷: پایش مداوم معیارهای عملکرد مدل
  • 29. فصل ۲۸: تعیین آستانه‌های هشدار (Thresholds)
  • 30. فصل ۲۹: الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 31. فصل ۳۰: شناسایی انحراف در پیش‌بینی‌ها
  • 32. فصل ۳۱: شناسایی انحراف در خطاها
  • 33. فصل ۳۲: بازآموزی (Retraining) مدل‌ها
  • 34. فصل ۳۳: زمان‌بندی بازآموزی
  • 35. فصل ۳۴: محرک‌های بازآموزی (Triggers for Retraining)
  • 36. فصل ۳۵: جمع‌آوری داده‌های جدید برای بازآموزی
  • 37. فصل ۳۶: روش‌های بازآموزی تدریجی (Incremental Learning)
  • 38. فصل ۳۷: انجماد لایه‌ها (Layer Freezing) در بازآموزی
  • 39. فصل ۳۸: تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
  • 40. فصل ۳۹: استراتژی‌های جایگزینی مدل
  • 41. فصل ۴۰: مدیریت نسخه‌های مدل (Model Versioning)
  • 42. فصل ۴۱: A/B Testing برای مدل‌های جدید
  • 43. فصل ۴۲: Canary Releases برای استقرار مدل
  • 44. فصل ۴۳: ارزیابی مداوم در محیط‌های تولید (Production)
  • 45. فصل ۴۴: ابزارهای مانیتورینگ مدل
  • 46. فصل ۴۵: داشبوردهای ارزیابی
  • 47. فصل ۴۶: سیستم‌های هشدار خودکار
  • 48. فصل ۴۷: مدیریت و ثبت لاگ (Logging) رویدادهای ارزیابی
  • 49. فصل ۴۸: ملاحظات حریم خصوصی و امنیتی
  • 50. فصل ۴۹: ارزیابی مدل‌های متنی (NLP)
  • 51. فصل ۵۰: معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
  • 52. فصل ۵۱: ارزیابی مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 53. فصل ۵۲: ارزیابی مدل‌های خلاصه‌سازی متن
  • 54. فصل ۵۳: ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 55. فصل ۵۴: ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 56. فصل ۵۵: ارزیابی مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 57. فصل ۵۶: ارزیابی مدل‌های بخش‌بندی تصاویر
  • 58. فصل ۵۷: ارزیابی مدل‌های تولید تصویر
  • 59. فصل ۵۸: ارزیابی مدل‌های توصیه (Recommender Systems)
  • 60. فصل ۵۹: معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه
  • 61. فصل ۶۰: معیارهای مبتنی بر دقت و بازیابی در توصیه‌ها
  • 62. فصل ۶۱: معیارهای پوشش و تنوع در توصیه‌ها
  • 63. فصل ۶۲: ارزیابی مدل‌های سری زمانی (Time Series)
  • 64. فصل ۶۳: معیارهای خاص برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 65. فصل ۶۴: ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری در سری زمانی
  • 66. فصل ۶۵: اتوماسیون فرآیندهای ارزیابی
  • 67. فصل ۶۶: استفاده از اسکریپت‌ها و ابزارهای خودکار
  • 68. فصل ۶۷: ابزارهای MLOps برای ارزیابی مداوم
  • 69. فصل ۶۸: چارچوب‌های MLOps
  • 70. فصل ۶۹: ادغام ارزیابی با خط لوله MLOps
  • 71. فصل ۷۰: مدیریت چرخه عمر مدل (ML Lifecycle Management)
  • 72. فصل ۷۱: کنترل کیفیت (Quality Control) در ارزیابی
  • 73. فصل ۷۲: حسابرسی (Auditing) مدل‌ها
  • 74. فصل ۷۳: شفافیت (Transparency) در ارزیابی
  • 75. فصل ۷۴: قابلیت تفسیر (Interpretability) مدل‌ها
  • 76. فصل ۷۵: ارزیابی بدون نظارت (Unsupervised Evaluation)
  • 77. فصل ۷۶: یادگیری انتقالی (Transfer Learning) و ارزیابی
  • 78. فصل ۷۷: ارزیابی مدل‌های فدرال (Federated Learning)
  • 79. فصل ۷۸: چالش‌های ارزیابی در مقیاس بزرگ
  • 80. فصل ۷۹: هزینه ارزیابی مداوم
  • 81. فصل ۸۰: مدیریت داده‌های برچسب‌گذاری شده (Labeled Data)
  • 82. فصل ۸۱: استفاده از داده‌های نیمه‌برچسب‌دار (Semi-supervised)
  • 83. فصل ۸۲: تکنیک‌های ارزیابی تقویتی (Active Learning)
  • 84. فصل ۸۳: ارزیابی برای مسائل با کلاس‌های نادر (Rare Classes)
  • 85. فصل ۸۴: ارزیابی سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 86. فصل ۸۵: شناسایی و کاهش سوگیری
  • 87. فصل ۸۶: ارزیابی عادلانه بودن (Fairness) مدل‌ها
  • 88. فصل ۸۷: معیارهای عادلانه بودن
  • 89. فصل ۸۸: ارزیابی Robustness مدل‌ها
  • 90. فصل ۸۹: حملات مقاومتی (Adversarial Attacks)
  • 91. فصل ۹۰: ارزیابی در برابر حملات مقاومتی
  • 92. فصل ۹۱: ارزیابی مدل‌ها در دنیای واقعی
  • 93. فصل ۹۲: درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
  • 94. فصل ۹۳: معرفی ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی
  • 95. فصل ۹۴: TensorFlow Extended (TFX)
  • 96. فصل ۹۵: MLflow برای ردیابی آزمایش‌ها
  • 97. فصل ۹۶: Kubeflow Pipelines
  • 98. فصل ۹۷: مدل‌سازی و پیش‌بینی روند آینده ارزیابی
  • 99. فصل ۹۸: آینده ارزیابی مداوم مدل‌های یادگیری عمیق
  • 100. فصل ۹۹: جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی

📚 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.