سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای مدل‌های قابل اعتماد

کتاب مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای مدل‌های قابل اعتماد

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 مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها برای مدل‌های قابل اعتماد

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 2. اهمیت داده‌های باکیفیت در مدل‌های قابل اعتماد
  • 3. چرخه حیات داده‌ها در چرخه توسعه مدل
  • 4. اصول کلیدی مدیریت داده‌ها
  • 5. مراحل اعتبارسنجی داده‌ها
  • 6. شناسایی و تعریف منابع داده
  • 7. انواع داده‌ها: ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته، بدون ساختار
  • 8. کیفیت داده‌ها: ابعاد و معیارها
  • 9. دقت و صحت داده‌ها
  • 10. کامل بودن و عدم وجود مقادیر گمشده
  • 11. سازگاری و یکپارچگی داده‌ها
  • 12. به‌روز بودن و تازگی داده‌ها
  • 13. منحصربه‌فرد بودن و عدم وجود داده‌های تکراری
  • 14. اعتبارسنجی اولیه داده‌ها
  • 15. قوانین اعتبارسنجی داده‌ها
  • 16. تکنیک‌های کشف و شناسایی خطا
  • 17. پاکسازی داده‌ها: استراتژی‌ها و روش‌ها
  • 18. مدیریت مقادیر گمشده: حذف، جایگزینی، پیش‌بینی
  • 19. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 20. تبدیل داده‌ها و مهندسی ویژگی
  • 21. بررسی توزیع داده‌ها
  • 22. تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 23. مصورسازی داده‌ها برای درک الگوها
  • 24. تشخیص داده‌های پرت (Outliers)
  • 25. تکنیک‌های شناسایی داده‌های پرت
  • 26. مدیریت داده‌های پرت: حذف، تبدیل، ایزوله کردن
  • 27. اعتبارسنجی داده‌های آموزشی و آزمایشی
  • 28. تقسیم داده‌ها: آموزش، اعتبارسنجی، آزمون
  • 29. روش‌های نمونه‌گیری تصادفی
  • 30. نمونه‌گیری طبقه‌بندی شده
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-validation)
  • 32. اعتبارسنجی متقابل K-Fold
  • 33. اعتبارسنجی متقابل Leave-One-Out
  • 34. اعتبارسنجی متقابل Time Series
  • 35. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 36. روش‌های فیلترینگ
  • 37. روش‌های بسته‌بندی (Wrapper)
  • 38. روش‌های جاسازی شده (Embedded)
  • 39. اهمیت ویژگی‌ها
  • 40. تکنیک‌های مبتنی بر مدل
  • 41. اعتبارسنجی مدل بر روی داده‌های جدید
  • 42. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 43. دقت (Accuracy)
  • 44. صحت (Precision)
  • 45. بازیابی (Recall)
  • 46. امتیاز F1
  • 47. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 48. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 49. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 50. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 51. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 52. ضریب تعیین (R-squared)
  • 53. مدیریت داده‌های نامتوازن
  • 54. روش‌های نمونه‌گیری مجدد (Oversampling, Undersampling)
  • 55. استفاده از الگوریتم‌های مقاوم به عدم توازن
  • 56. تولید داده‌های مصنوعی (SMOTE)
  • 57. اعتبارسنجی داده‌ها در چرخه تولید
  • 58. مانیتورینگ کیفیت داده‌ها در زمان اجرا
  • 59. پایش انحراف داده‌ها (Data Drift)
  • 60. پایش تغییر مفهوم (Concept Drift)
  • 61. استراتژی‌های واکنش به انحراف داده‌ها
  • 62. بازآموزی مدل با داده‌های جدید
  • 63. مدیریت نسخه‌های داده (Data Versioning)
  • 64. ابزارها و پلتفرم‌های مدیریت داده
  • 65. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده رابطه‌ای (RDBMS)
  • 66. سیستم‌های مدیریت پایگاه داده NoSQL
  • 67. پلتفرم‌های پردازش کلان داده (مانند Spark)
  • 68. ابزارهای اعتبارسنجی و پاکسازی داده
  • 69. ملاحظات امنیتی در مدیریت داده‌ها
  • 70. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 71. قوانین و مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 72. استانداردهای داده در صنعت
  • 73. مدیریت داده‌های حساس و طبقه‌بندی شده
  • 74. اصول اخلاقی در استفاده از داده‌ها
  • 75. مسئولیت‌پذیری در مدیریت داده‌ها
  • 76. مستندسازی فرآیندهای داده
  • 77. اهمیت مستندسازی برای قابلیت تکرار
  • 78. مدیریت فراداده (Metadata Management)
  • 79. تکامل فرآیندهای مدیریت داده
  • 80. یادگیری مستمر و بهبود کیفیت داده
  • 81. ارتباط مدیریت داده با مهندسی داده
  • 82. ارتباط اعتبارسنجی داده با مهندسی ویژگی
  • 83. نقش داده‌های باکیفیت در یادگیری عمیق
  • 84. اعتبارسنجی داده‌ها در مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 85. مدیریت داده‌های ناهمگن در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 86. چالش‌های اعتبارسنجی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 87. آینده مدیریت و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 88. خلاصه و جمع‌بندی مفاهیم کلیدی

📚 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.