سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب روش‌های نوین اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های نامتعارف در یادگیری ماشین

کتاب روش‌های نوین اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های نامتعارف 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 روش‌های نوین اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های نامتعارف در یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و ارزیابی مدل

موضوع میانی: ارزیابی مدل در داده‌های غیرمستقل و ناهمگن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و اعتبارسنجی مدل
  • 2. اصول اولیه اعتبارسنجی متقابل
  • 3. محدودیت‌های داده‌های مستقل و همگن (IID)
  • 4. مفهوم داده‌های غیرمستقل و ناهمگن (Non-IID)
  • 5. انواع داده‌های Non-IID در یادگیری ماشین
  • 6. اهمیت ارزیابی مدل در داده‌های Non-IID
  • 7. چالش‌های اعتبارسنجی متقابل سنتی
  • 8. روش‌های اعتبارسنجی متقابل ساده و محدودیت‌ها
  • 9. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 10. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 11. اعتبارسنجی متقابل Stratified K-Fold
  • 12. کاربرد اعتبارسنجی متقابل در مسائل طبقه‌بندی
  • 13. کاربرد اعتبارسنجی متقابل در مسائل رگرسیون
  • 14. ارزیابی مدل در داده‌های سری زمانی
  • 15. ویژگی‌های داده‌های سری زمانی و چالش‌ها
  • 16. روش‌های اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های سری زمانی
  • 17. اعتبارسنجی متقابل Forward Chaining
  • 18. اعتبارسنجی متقابل Rolling Forecast Origin
  • 19. ارزیابی مدل در داده‌های فضایی-زمانی
  • 20. ویژگی‌های داده‌های فضایی-زمانی
  • 21. روش‌های اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های فضایی-زمانی
  • 22. ارزیابی مدل در داده‌های خوشه‌ای (Clustered Data)
  • 23. ساختار داده‌های خوشه‌ای
  • 24. روش‌های اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های خوشه‌ای
  • 25. ارزیابی مدل در داده‌های دارای ساختار گراف (Graph Data)
  • 26. ویژگی‌های داده‌های گراف
  • 27. روش‌های اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های گراف
  • 28. ارزیابی مدل در داده‌های نامتعادل (Imbalanced Data)
  • 29. چالش‌های ارزیابی در داده‌های نامتعادل
  • 30. معیارهای ارزیابی مناسب برای داده‌های نامتعادل
  • 31. روش‌های اعتبارسنجی متقابل برای داده‌های نامتعادل
  • 32. ارزیابی مدل در حضور داده‌های پرت (Outliers)
  • 33. شناسایی و برخورد با داده‌های پرت
  • 34. تأثیر داده‌های پرت بر ارزیابی مدل
  • 35. روش‌های اعتبارسنجی متقابل مقاوم در برابر داده‌های پرت
  • 36. ارزیابی مدل در سناریوهای انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 37. اصول انتقال یادگیری
  • 38. چالش‌های ارزیابی در انتقال یادگیری
  • 39. روش‌های اعتبارسنجی متقابل در انتقال یادگیری
  • 40. ارزیابی مدل در سناریوهای یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 41. اصول یادگیری فدرال
  • 42. چالش‌های ارزیابی در یادگیری فدرال
  • 43. روش‌های اعتبارسنجی متقابل در یادگیری فدرال
  • 44. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 45. دقت (Accuracy) و محدودیت‌های آن
  • 46. صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 47. امتیاز F1 (F1-Score)
  • 48. منحنی ROC و سطح زیر منحنی (AUC)
  • 49. منحنی Precision-Recall
  • 50. خطای میانگین مربعات (MSE) و ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 51. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 52. ضریب تعیین (R-squared)
  • 53. تکنیک‌های پیشرفته اعتبارسنجی متقابل
  • 54. اعتبارسنجی متقابل مبتنی بر شبیه‌سازی (Simulation-based Cross-Validation)
  • 55. اعتبارسنجی متقابل مبتنی بر مدل (Model-based Cross-Validation)
  • 56. اعتبارسنجی متقابل مبتنی بر بیز (Bayesian Cross-Validation)
  • 57. اعتبارسنجی متقابل برای مدل‌های پیچیده
  • 58. اعتبارسنجی متقابل برای شبکه‌های عصبی عمیق
  • 59. اعتبارسنجی متقابل برای مدل‌های مبتنی بر درخت تصمیم
  • 60. اعتبارسنجی متقابل برای مدل‌های مبتنی بر ماشین بردار پشتیبان
  • 61. تکنیک‌های بهبود دهنده اعتبارسنجی متقابل
  • 62. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 63. بهینه‌سازی ابرپارامترها با جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 64. بهینه‌سازی ابرپارامترها با جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 65. بهینه‌سازی ابرپارامترها با الگوریتم‌های فراابتکاری
  • 66. انتخاب ویژگی (Feature Selection) و اعتبارسنجی متقابل
  • 67. تأثیر انتخاب ویژگی بر ارزیابی مدل
  • 68. روش‌های انتخاب ویژگی و اعتبارسنجی متقابل
  • 69. شناسایی و کاهش بیش‌برازش (Overfitting)
  • 70. شناسایی و کاهش کم‌برازش (Underfitting)
  • 71. تکنیک‌های تنظیم‌گری (Regularization)
  • 72. اعتبارسنجی متقابل در پروژه‌های عملی یادگیری ماشین
  • 73. مطالعه موردی ۱: طبقه‌بندی تصاویر پزشکی
  • 74. مطالعه موردی ۲: پیش‌بینی تقاضای فروش
  • 75. مطالعه موردی ۳: تشخیص ناهنجاری در داده‌های صنعتی
  • 76. مطالعه موردی ۴: تحلیل احساسات در متون فارسی
  • 77. مطالعه موردی ۵: پیش‌بینی قیمت سهام با داده‌های سری زمانی
  • 78. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 79. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 80. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل
  • 81. مسئولیت‌پذیری در قبال نتایج مدل
  • 82. نرم‌افزارها و کتابخانه‌های پیاده‌سازی اعتبارسنجی متقابل
  • 83. کتابخانه Scikit-learn پایتون
  • 84. کتابخانه TensorFlow و Keras
  • 85. کتابخانه PyTorch
  • 86. ابزارهای بصری‌سازی نتایج ارزیابی
  • 87. آینده اعتبارسنجی متقابل در یادگیری ماشین
  • 88. روندهای نوظهور در ارزیابی مدل
  • 89. چالش‌های آینده و راهکارها
  • 90. جمع‌بندی و توصیه‌های نهایی برای ارزیابی صحیح 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.