سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب اصول پایدارسازی کد در مواجهه با داده‌های نامطمئن یادگیری ماشین

کتاب اصول پایدارسازی کد در مواجهه با داده‌های نامطمئن یادگیری ماشین

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 اصول پایدارسازی کد در مواجهه با داده‌های نامطمئن یادگیری ماشین

موضوع کلی: مبانی برنامه نویسی ساخت یافته

موضوع میانی: اصول نوشتن کدهای با قابلیت اطمینان بالا در سناریوهای یادگیری (High Reliability in Learning Scenarios Code)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه: چالش داده‌های نامطمئن
  • 2. درس ۱: تعریف داده‌های نامطمئن در یادگیری ماشین
  • 3. درس ۲: انواع داده‌های نامطمئن
  • 4. درس ۳: منابع داده‌های نامطمئن
  • 5. درس ۴: پیامدهای داده‌های نامطمئن بر مدل‌ها
  • 6. درس ۵: اندازه‌گیری عدم قطعیت در داده‌ها
  • 7. درس ۶: روش‌های سنجش کیفیت داده‌ها
  • 8. درس ۷: تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های نامطمئن
  • 9. درس ۸: پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 10. درس ۹: شناسایی و حذف داده‌های پرت
  • 11. درس ۱۰: نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی داده‌ها
  • 12. درس ۱۱: هنر مهندسی ویژگی برای داده‌های نامطمئن
  • 13. درس ۱۲: انتخاب ویژگی‌های مقاوم در برابر نویز
  • 14. درس ۱۳: ایجاد ویژگی‌های جدید از داده‌های آشفته
  • 15. درس ۱۴: استراتژی‌های پایدارسازی مدل‌های خطی
  • 16. درس ۱۵: رگرسیون مقاوم
  • 17. درس ۱۶: مدل‌های خطی با تنظیم‌کننده
  • 18. درس ۱۷: تکنیک‌های پایدارسازی مدل‌های غیرخطی
  • 19. درس ۱۸: درختان تصمیم مقاوم
  • 20. درس ۱۹: ماشین‌های بردار پشتیبان با حاشیه انعطاف‌پذیر
  • 21. درس ۲۰: شبکه‌های عصبی و مصونیت در برابر نویز
  • 22. درس ۲۱: یادگیری انتقالی با داده‌های نامطمئن
  • 23. درس ۲۲: تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 24. درس ۲۳: انتقال ویژگی در محیط‌های نامطمئن
  • 25. درس ۲۴: تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع مقاوم
  • 26. درس ۲۵: اعتبارسنجی k-fold با معیارهای مقاوم
  • 27. درس ۲۶: اعتبارسنجی خارج از نمونه برای داده‌های پویا
  • 28. درس ۲۷: معیارهای ارزیابی مدل برای داده‌های نامطمئن
  • 29. درس ۲۸: معیارهای دقت با در نظر گرفتن عدم قطعیت
  • 30. درس ۲۹: معیارهای پوشش و دقت در طبقه‌بندی
  • 31. درس ۳۰: تفسیرپذیری مدل در مواجهه با داده‌های نامطمئن
  • 32. درس ۳۱: روش‌های تفسیر نتایج مدل‌های مقاوم
  • 33. درس ۳۲: درک تأثیر نویز بر تصمیمات مدل
  • 34. درس ۳۳: پایدارسازی مدل‌ها در برابر حملات مخرب
  • 35. درس ۳۴: مفهوم داده‌های معارض (Adversarial Data)
  • 36. درس ۳۵: تکنیک‌های دفاع در برابر حملات
  • 37. درس ۳۶: آموزش با داده‌های معارض
  • 38. درس ۳۷: روش‌های کاهش واریانس مدل
  • 39. درس ۳۸: ترکیب مدل‌ها (Ensembling) برای پایداری
  • 40. درس ۳۹: Bagging و Bootstrap Aggregating
  • 41. درس ۴۰: Boosting و افزایش حساسیت به خطاها
  • 42. درس ۴۱: Random Forests و ترکیب درختان تصمیم
  • 43. درس ۴۲: مدل‌سازی عدم قطعیت ذاتی در داده‌ها
  • 44. درس ۴۳: مدل‌های احتمالی بیزی
  • 45. درس ۴۴: استنتاج بیزی و عدم قطعیت پیش‌بینی
  • 46. درس ۴۵: روش‌های استنتاج تقریبی در مدل‌های بیزی
  • 47. درس ۴۶: تکنیک‌های نمونه‌برداری مونت کارلو (MCMC)
  • 48. درس ۴۷: شبیه‌سازی مونت کارلو برای ارزیابی عدم قطعیت
  • 49. درس ۴۸: مدل‌های مبتنی بر توزیع
  • 50. درس ۴۹: پیش‌بینی با توزیع‌های پیش‌بینی
  • 51. درس ۵۰: تخمین فواصل اطمینان برای پیش‌بینی‌ها
  • 52. درس ۵۱: یادگیری تقویتی و عدم قطعیت در محیط‌های پویا
  • 53. درس ۵۲: اکتشاف در مقابل بهره‌برداری (Exploration vs. Exploitation)
  • 54. درس ۵۳: الگوریتم‌های یادگیری تقویتی مقاوم
  • 55. درس ۵۴: درس‌گیری از تجربیات نامطمئن
  • 56. درس ۵۵: کاربردهای عملی پایدارسازی کد
  • 57. درس ۵۶: کاربرد در حوزه پزشکی و تشخیص
  • 58. درس ۵۷: کاربرد در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 59. درس ۵۸: کاربرد در تشخیص تقلب
  • 60. درس ۵۹: کاربرد در خودروهای خودران
  • 61. درس ۶۰: پردازش زبان طبیعی و داده‌های نویزی
  • 62. درس ۶۱: پایدارسازی مدل‌های زبانی
  • 63. درس ۶۲: شناسایی احساسات در متون آشفته
  • 64. درس ۶۳: بینایی ماشین و تصاویر نویزی
  • 65. درس ۶۴: تشخیص اشیاء در شرایط نوری نامناسب
  • 66. درس ۶۵: بخش‌بندی تصاویر با داده‌های نامشخص
  • 67. درس ۶۶: روش‌های کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 68. درس ۶۷: تنظیم‌کننده‌های L1 و L2
  • 69. درس ۶۸: توقف زودهنگام (Early Stopping)
  • 70. درس ۶۹: Dropout در شبکه‌های عصبی
  • 71. درس ۷۰: داده‌های افزوده (Data Augmentation)
  • 72. درس ۷۱: تکنیک‌های افزایش حجم داده‌ها
  • 73. درس ۷۲: اعمال تبدیلات بر روی داده‌های موجود
  • 74. درس ۷۳: طراحی الگوریتم‌های مقاوم
  • 75. درس ۷۴: معیارهای طراحی الگوریتم برای پایداری
  • 76. درس ۷۵: الگوریتم‌های تطبیقی
  • 77. درس ۷۶: استراتژی‌های انتخاب و ترکیب مدل‌ها
  • 78. درس ۷۷: یادگیری چندوظیفه‌ای (Multi-task Learning)
  • 79. درس ۷۸: انتقال دانش در صورت کمبود داده
  • 80. درس ۷۹: ارزیابی ریسک در مدل‌سازی
  • 81. درس ۸۰: معیارهای کمی‌سازی ریسک
  • 82. درس ۸۱: مدیریت عدم قطعیت در تصمیم‌گیری
  • 83. درس ۸۲: پایدارسازی در برابر تغییرات توزیع داده‌ها (Distribution Shift)
  • 84. درس ۸۳: تشخیص تغییر توزیع
  • 85. درس ۸۴: سازگاری مدل با تغییرات
  • 86. درس ۸۵: رویکردهای نیمه نظارتی (Semi-Supervised Learning)
  • 87. درس ۸۶: استفاده از داده‌های برچسب‌دار و بدون برچسب
  • 88. درس ۸۷: یادگیری خود نظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 89. درس ۸۸: استخراج اطلاعات از داده‌های بدون نظارت
  • 90. درس ۸۹: مهندسی ویژگی برای پایداری بلندمدت
  • 91. درس ۹۰: معیارهای ارزیابی در طول زمان
  • 92. درس ۹۱: ابزارهای نرم‌افزاری برای مدیریت عدم قطعیت
  • 93. درس ۹۲: کتابخانه‌های پایتون و R
  • 94. درس ۹۳: چارچوب‌های یادگیری ماشین و پایداری
  • 95. درس ۹۴: طراحی معماری‌های مدل مقاوم
  • 96. درس ۹۵: شبکه های عصبی کانولوشنال (CNN) مقاوم
  • 97. درس ۹۶: شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) مقاوم
  • 98. درس ۹۷: چالش‌های پیاده‌سازی در دنیای واقعی
  • 99. درس ۹۸: مقیاس‌پذیری و هزینه‌ها
  • 100. درس ۹۹: ملاحظات اخلاقی در مواجهه با داده‌های نامطمئن

📚 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.