کتاب ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Vertex AI
, ,

کتاب ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Vertex AI

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000061101 دسته: , , برچسب: , , , , , , , ,

📚 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 ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

🎓 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 ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت ارزیابی مدل در چرخه عمر ML
  • 3. مروری بر پلتفرم Vertex AI
  • 4. اصول MLOps و نقش ارزیابی مدل
  • 5. تعریف معیارهای ارزیابی پایه
  • 6. یادگیری نظارت شده و طبقه‌بندی
  • 7. متریک‌های ارزیابی برای طبقه‌بندی دودویی
  • 8. مفهوم ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 9. دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
  • 10. صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 11. امتیاز F1 (F1-Score) و کاربرد آن
  • 12. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 13. طبقه‌بندی چندکلاسه و متریک‌های مربوطه
  • 14. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 15. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 16. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 17. خطای میانگین مطلق (MAE)
  • 18. ضریب تعیین (R-squared)
  • 19. مقایسه متریک‌های رگرسیون
  • 20. ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی (Clustering)
  • 21. شاخص سیلوئت (Silhouette Score)
  • 22. شاخص دیویس-بولدین (Davies-Bouldin Index)
  • 23. خوشه‌بندی بدون نظارت و چالش‌های ارزیابی
  • 24. ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 25. مفهوم ناهنجاری و روش‌های شناسایی
  • 26. معیارهای ارزیابی برای تشخیص ناهنجاری
  • 27. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 28. متریک‌های ارزیابی برای مدل‌های زبانی
  • 29. BLEU Score برای ترجمه ماشینی
  • 30. ROUGE Score برای خلاصه‌سازی متن
  • 31. Perplexity در مدل‌های زبانی
  • 32. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 33. متریک‌های ارزیابی برای تشخیص اشیاء
  • 34. Intersection over Union (IoU)
  • 35. Mean Average Precision (mAP)
  • 36. ارزیابی مدل‌های توصیه‌گر (Recommender Systems)
  • 37. متریک‌های ارزیابی برای سیستم‌های توصیه‌گر
  • 38. Precision@k و Recall@k
  • 39. Mean Reciprocal Rank (MRR)
  • 40. ارزیابی مدل‌های تولیدکننده (Generative Models)
  • 41. معیارهای ارزیابی مدل‌های GAN
  • 42. Inception Score و FID
  • 43. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 44. متریک‌های ارزیابی برای پیش‌بینی سری زمانی
  • 45. خطای میانگین مربعات درصدی (MAPE)
  • 46. مقایسه رویکردهای ارزیابی مدل
  • 47. انتخاب متریک مناسب بر اساس مسئله
  • 48. تکنیک‌های ارزیابی متقاطع (Cross-Validation)
  • 49. اعتبارسنجی متقاطع K-Fold
  • 50. Leave-One-Out Cross-Validation
  • 51. اعتبارسنجی متقاطع زمانی (Time Series Cross-Validation)
  • 52. تجزیه و تحلیل خطاهای مدل
  • 53. شناسایی بایاس (Bias) و واریانس (Variance)
  • 54. تکنیک‌های تنظیم فراپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 55. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 56. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 57. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 58. استفاده از Vertex AI برای ارزیابی مدل
  • 59. تنظیمات ارزیابی مدل در Vertex AI
  • 60. مدیریت و ذخیره‌سازی نتایج ارزیابی
  • 61. مصورسازی نتایج ارزیابی در Vertex AI
  • 62. بررسی انطباق مدل با الزامات شرکتی
  • 63. تنظیم خطوط پایه (Baselines) برای مقایسه
  • 64. مانیتورینگ عملکرد مدل پس از استقرار
  • 65. تشخیص افت عملکرد مدل (Model Drift)
  • 66. تکنیک‌های بازآموزی مدل
  • 67. ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 68. متریک‌های ارزیابی در یادگیری تقویتی
  • 69. پاداش تجمعی (Cumulative Reward)
  • 70. ارزیابی مدل‌های مبتنی بر استنتاج (Inference-based Models)
  • 71. تأخیر (Latency) و توان عملیاتی (Throughput)
  • 72. هزینه محاسباتی ارزیابی مدل
  • 73. استانداردهای ارزیابی مدل در صنعت
  • 74. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در ارزیابی
  • 75. چالش‌های ارزیابی مدل‌های پیچیده
  • 76. ارزیابی مدل‌های explainable AI (XAI)
  • 77. تفسیرپذیری نتایج ارزیابی
  • 78. تأثیر داده‌های نامتوازن بر ارزیابی
  • 79. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 80. ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های تولیدی
  • 81. مستندسازی فرآیند ارزیابی مدل
  • 82. مدیریت نسخه مدل و نتایج ارزیابی
  • 83. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی مدل
  • 84. مقایسه Vertex AI با ابزارهای دیگر
  • 85. ارزیابی مدل برای اهداف تجاری
  • 86. تأثیر ارزیابی بر تصمیم‌گیری کسب‌وکار
  • 87. ارزیابی مدل‌های با ریسک بالا
  • 88. مروری بر اصول فقهی مربوط به داده و هوش مصنوعی
  • 89. چارچوب شرعی در استفاده از داده‌های حساس
  • 90. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی مدل
  • 91. انطباق با مقررات حفاظت از داده
  • 92. ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی مولد
  • 93. ملاحظات شرعی در خصوص محتوای تولیدی
  • 94. تأیید صحت و اعتبار خروجی مدل‌ها
  • 95. مدیریت ریسک در ارزیابی مدل‌های حیاتی
  • 96. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل در مقیاس بزرگ
  • 97. بررسی نهایی انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران
  • 98. اصول چارچوب‌بندی ارزیابی مدل در ایران
  • 99. اهمیت ارزیابی مدل در راستای اهداف ملی
  • 100. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده ارزیابی مدل

📚 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 ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در پلتفرم Vertex AI”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا