سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین

کتاب بهینه‌سازی هایپرپارامترها در 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 بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI/ML)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و هایپرپارامترها
  • 2. انواع هایپرپارامترها در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. اهمیت بهینه‌سازی هایپرپارامترها
  • 4. روش‌های سنتی انتخاب هایپرپارامتر
  • 5. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 6. مزایا و معایب جستجوی شبکه‌ای
  • 7. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 8. مقایسه جستجوی شبکه‌ای و تصادفی
  • 9. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی بیزی
  • 10. تابع احتمالی (Probability Function) در بهینه‌سازی بیزی
  • 11. تابع سود (Acquisition Function)
  • 12. بهینه‌سازی تابع سود
  • 13. الگوریتم گوسی پروسس (Gaussian Process)
  • 14. مدل‌سازی تابع هدف با گوسی پروسس
  • 15. استفاده از گوسی پروسس در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 16. مزایای بهینه‌سازی بیزی
  • 17. معایب بهینه‌سازی بیزی
  • 18. کاربرد بهینه‌سازی بیزی در مدل‌های پیچیده
  • 19. سایر روش‌های بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 20. بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Optimization)
  • 21. یادگیری هایپرپارامتر (Hyperparameter Learning)
  • 22. یادگیری خودکار هایپرپارامتر (AutoML)
  • 23. مقدمه‌ای بر ابزارهای AutoML
  • 24. کتابخانه Scikit-learn برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 25. پیاده‌سازی جستجوی شبکه‌ای با Scikit-learn
  • 26. پیاده‌سازی جستجوی تصادفی با Scikit-learn
  • 27. کتابخانه Hyperopt
  • 28. مفاهیم کلیدی Hyperopt
  • 29. استفاده از Hyperopt برای بهینه‌سازی بیزی
  • 30. کتابخانه Optuna
  • 31. ویژگی‌های Optuna
  • 32. کاربرد Optuna در پروژه‌های واقعی
  • 33. کتابخانه Keras Tuner
  • 34. نحوه استفاده از Keras Tuner
  • 35. مثال‌های عملی با Keras Tuner
  • 36. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در شبکه‌های عصبی عمیق
  • 37. هایپرپارامترهای لایه‌های کانولوشن (CNN)
  • 38. هایپرپارامترهای لایه‌های بازگشتی (RNN)
  • 39. هایپرپارامترهای لایه‌های ترنسفورمر (Transformer)
  • 40. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 41. تنظیم اندازه دسته (Batch Size)
  • 42. تنظیم تعداد اپوک (Epochs)
  • 43. تنظیم نرخ ریزش (Dropout Rate)
  • 44. تنظیم اندازه لایه مخفی (Hidden Layer Size)
  • 45. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های رگرسیون
  • 46. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های طبقه‌بندی
  • 47. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های خوشه‌بندی
  • 48. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای مدل‌های کاهش ابعاد
  • 49. مدل‌های مبتنی بر درخت (Tree-based Models)
  • 50. هایپرپارامترهای درخت تصمیم (Decision Tree)
  • 51. هایپرپارامترهای جنگل تصادفی (Random Forest)
  • 52. هایپرپارامترهای گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)
  • 53. هایپرپارامترهای XGBoost
  • 54. هایپرپارامترهای LightGBM
  • 55. مدل‌های پشتیبان بردار (Support Vector Machines - SVM)
  • 56. هایپرپارامترهای هسته (Kernel) در SVM
  • 57. هایپرپارامتر C در SVM
  • 58. هایپرپارامتر گاما (Gamma) در SVM
  • 59. مدل‌های رگرسیون خطی و لجستیک
  • 60. هایپرپارامترهای تنظیم‌کننده (Regularization)
  • 61. تنظیم L1 و L2
  • 62. روش‌های اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 63. اعتبارسنجی K-Fold
  • 64. اعتبارسنجی Stratified K-Fold
  • 65. اعتبارسنجی Hold-out
  • 66. انتخاب معیارهای ارزیابی مناسب
  • 67. معیارهای ارزیابی برای رگرسیون
  • 68. معیارهای ارزیابی برای طبقه‌بندی
  • 69. مدیریت بیش‌برازش (Overfitting)
  • 70. مدیریت کم‌برازش (Underfitting)
  • 71. نکات عملی در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 72. اثر متقابل هایپرپارامترها
  • 73. اهمیت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 74. اندازه‌گیری هزینه محاسباتی بهینه‌سازی
  • 75. بهینه‌سازی هایپرپارامتر در محیط‌های توزیع‌شده
  • 76. استفاده از GPU در بهینه‌سازی
  • 77. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی
  • 78. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های تشخیص تصویر
  • 79. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 80. بهینه‌سازی هایپرپارامتر برای مدل‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 81. مطالعات موردی در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 82. چالش‌های رایج در بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 83. آینده بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 84. روش‌های نوظهور در AutoML
  • 85. بهینه‌سازی هایپرپارامتر با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 86. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی هایپرپارامتر
  • 87. جمع‌بندی و بهترین شیوه‌ها
  • 88. توصیه‌های نهایی برای بهینه‌سازی موثر
  • 89. نقش هایپرپارامترها در عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 90. ارتباط هایپرپارامترها با معماری مدل
  • 91. تاثیر هایپرپارامترها بر تفسیرپذیری مدل
  • 92. آینده تحقیقات در زمینه بهینه‌سازی هایپرپارامتر

📚 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.