, ,

کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Optuna و Ray Tune

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.

📚 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 مدل‌های یادگیری ماشین با Optuna و Ray Tune

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: علم داده (Data Science)

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 2. مفهوم فضاهای جستجو در بهینه‌سازی
  • 3. آشنایی با کتابخانه‌های Optuna و Ray Tune
  • 4. نصب و راه‌اندازی Optuna
  • 5. نصب و راه‌اندازی Ray Tune
  • 6. مقایسه Optuna و Ray Tune
  • 7. اولین گام در بهینه‌سازی: تعریف تابع هدف
  • 8. انواع فضاهای جستجو: گسسته، پیوسته و ترکیبی
  • 9. روش‌های جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 10. الگوریتم‌های مبتنی بر گرادیان (Gradient-based Optimization)
  • 11. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 12. الگوریتم‌های تکاملی (Evolutionary Algorithms)
  • 13. الگوریتم ژنتیک (Genetic Algorithms)
  • 14. بهینه‌سازی جستجوی تابو (Tabu Search)
  • 15. بهینه‌سازی ازدحام ذرات (Particle Swarm Optimization)
  • 16. الگوریتم کلونی مورچگان (Ant Colony Optimization)
  • 17. بهینه‌سازی مبتنی بر جامعه (Population-based Optimization)
  • 18. راهنمای مطالعه Optuna: تعریف آزمایشی
  • 19. اجرای یک مطالعه ساده با Optuna
  • 20. تجسم نتایج مطالعات Optuna
  • 21. ذخیره و بارگذاری مطالعات Optuna
  • 22. استفاده از Pruners در Optuna
  • 23. Pruner های مبتنی بر آستانه (Threshold Pruners)
  • 24. Pruner های مبتنی بر مقایسه (Comparison Pruners)
  • 25. Pruner های مبتنی بر زمان (Time-based Pruners)
  • 26. راهنمای مطالعه Ray Tune: تنظیمات اولیه
  • 27. اجرای یک آزمون ساده با Ray Tune
  • 28. مدیریت منابع در Ray Tune
  • 29. توزیع محاسبات با Ray Tune
  • 30. استفاده از Scheduler ها در Ray Tune
  • 31. ASHA (Asynchronous Successive Halving Algorithm)
  • 32. HyperBand
  • 33. Median Stopping Rule
  • 34. بهینه‌سازی ابرپارامترهای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 35. تنظیم نرخ یادگیری (Learning Rate)
  • 36. تنظیم اندازه دسته‌بندی (Batch Size)
  • 37. تنظیم بهینه‌ساز (Optimizer)
  • 38. تنظیم معماری شبکه (Network Architecture)
  • 39. تنظیم نرخ ریزش (Dropout Rate)
  • 40. تنظیم منظم‌سازی (Regularization)
  • 41. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین کلاسیک
  • 42. تنظیم پارامترهای SVM
  • 43. تنظیم پارامترهای درخت تصمیم (Decision Trees)
  • 44. تنظیم پارامترهای جنگل تصادفی (Random Forests)
  • 45. تنظیم پارامترهای ماشین بردار پشتیبان (Support Vector Machines)
  • 46. تنظیم پارامترهای رگرسیون لجستیک (Logistic Regression)
  • 47. تنظیم پارامترهای K-نزدیک‌ترین همسایه (K-Nearest Neighbors)
  • 48. تنظیم پارامترهای خوشه‌بندی (Clustering)
  • 49. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 50. تنظیم پارامترهای مدل‌های زبانی
  • 51. تنظیم پارامترهای مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 52. تنظیم پارامترهای مدل‌های تولید متن
  • 53. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای بینایی ماشین
  • 54. تنظیم پارامترهای شبکه‌های کانولوشنی (CNNs)
  • 55. تنظیم پارامترهای شبکه‌های بازگشتی (RNNs)
  • 56. تنظیم پارامترهای مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 57. تنظیم پارامترهای مدل‌های تقسیم‌بندی تصویر
  • 58. تکنیک‌های پیشرفته در بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 59. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 60. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 61. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 62. یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 63. بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از شبکه‌های عصبی
  • 64. بهینه‌سازی ابرپارامترها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 65. بهینه‌سازی ابرپارامترها در تشخیص ناهنجاری
  • 66. بهینه‌سازی ابرپارامترها در پیش‌بینی سری‌های زمانی
  • 67. ارزیابی و مقایسه روش‌های بهینه‌سازی
  • 68. معیارهای ارزیابی در بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 69. تست‌های A/B در بهینه‌سازی
  • 70. تحلیل حساسیت ابرپارامترها
  • 71. مدیریت و پایش مطالعات بهینه‌سازی
  • 72. تجسم پیشرفت در Ray Tune
  • 73. گزارش‌دهی نتایج بهینه‌سازی
  • 74. نکات عملی برای بهینه‌سازی مؤثر
  • 75. انتخاب فضای جستجوی مناسب
  • 76. تعیین منابع محاسباتی لازم
  • 77. استفاده از تکنیک‌های Pruning برای صرفه‌جویی در زمان
  • 78. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation) در بهینه‌سازی
  • 79. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیر برای مجموعه داده‌های بزرگ
  • 80. ادغام Optuna و Ray Tune برای قابلیت‌های بیشتر
  • 81. کاربرد Optuna در پروژه‌های عملی
  • 82. کاربرد Ray Tune در پروژه‌های عملی
  • 83. مطالعات موردی از بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 84. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Ray Tune و Optuna
  • 85. ملاحظات امنیتی در استفاده از ابزارهای بهینه‌سازی
  • 86. اصول توسعه پایدار در بهینه‌سازی مدل‌ها
  • 87. مروری بر آخرین پیشرفت‌ها در بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 88. چالش‌های پیش رو در بهینه‌سازی مدل‌های پیچیده
  • 89. آینده بهینه‌سازی ابرپارامترها
  • 90. جمع‌بندی و نکات کلیدی
  • 91. توصیه‌هایی برای یادگیری بیشتر
  • 92. منابع تکمیلی برای مطالعه

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با Optuna و Ray Tune”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

پیمایش به بالا