سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب یادگیری نیمه نظارت شده: چگونه داده‌های کمتر، نتایج بهتری به ارمغان می‌آورند

کتاب یادگیری نیمه نظارت شده: چگونه داده‌های کمتر، نتایج بهتری به ارمغان می‌آورند

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 یادگیری نیمه نظارت شده: چگونه داده‌های کمتر، نتایج بهتری به ارمغان می‌آورند

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: یادگیری نیمه نظارت شده (Semi-Supervised Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری نیمه نظارت شده
  • 2. اهمیت داده های برچسب گذاری نشده در یادگیری ماشین
  • 3. چالش های یادگیری با داده های برچسب گذاری نشده
  • 4. مرور کلی بر روش های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 5. تفاوت با یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 6. مبانی آماری یادگیری نیمه نظارت شده
  • 7. مدل های مولد برای یادگیری نیمه نظارت شده
  • 8. مدل های تفکیکی برای یادگیری نیمه نظارت شده
  • 9. یادگیری خودآموز (Self-training)
  • 10. نحوه انتخاب مدل پایه در یادگیری خودآموز
  • 11. افزایش تدریجی داده های برچسب گذاری شده
  • 12. مدیریت عدم قطعیت در پیش بینی های خودآموز
  • 13. روش های بهبود یادگیری خودآموز
  • 14. نظارت ضمنی (Co-training)
  • 15. نیاز به ویژگی های مستقل در نظارت ضمنی
  • 16. ساخت مدل های مستقل برای نظارت ضمنی
  • 17. استفاده از چندین مدل در نظارت ضمنی
  • 18. ارزیابی کیفیت مدل های همکار
  • 19. بهبود فرآیند انتخاب داده های برچسب گذاری شده
  • 20. نظارت نیمه خودکار (Semi-supervised Support Vector Machines)
  • 21. کاربرد SVM در یادگیری نیمه نظارت شده
  • 22. تابع هدف در SSVM
  • 23. رابطه با مرز تصمیم در SSVM
  • 24. پیاده سازی SSVM
  • 25. روش های انتشار برچسب (Label Propagation)
  • 26. انتشار برچسب بر مبنای گراف
  • 27. ساخت گراف برای انتشار برچسب
  • 28. پارامترهای انتشار برچسب
  • 29. کاربرد در طبقه بندی و رگرسیون
  • 30. انتشار برچسب انتشار یافته (Manifold Regularization)
  • 31. ایده اصلی انتشار برچسب انتشار یافته
  • 32. تأثیر منظم سازی بر انتشار برچسب
  • 33. مقایسه با انتشار برچسب ساده
  • 34. مدل های مبتنی بر گراف کانولوشن (Graph Convolutional Networks)
  • 35. مقدمه ای بر GCN ها
  • 36. نحوه کار GCN ها در یادگیری نیمه نظارت شده
  • 37. کاربرد GCN ها در داده های ساختار یافته
  • 38. استفاده از GCN ها با داده های برچسب گذاری نشده
  • 39. یادگیری چندوظیفه‌ای نیمه نظارت شده
  • 40. همبستگی بین وظایف
  • 41. استفاده از وظایف کمکی برای بهبود وظیفه اصلی
  • 42. روش های یادگیری چندوظیفه‌ای نیمه نظارت شده
  • 43. یادگیری انتقالی در چارچوب نیمه نظارت شده
  • 44. استفاده از مدل های از پیش آموزش دیده
  • 45. تنظیم دقیق (Fine-tuning) در یادگیری نیمه نظارت شده
  • 46. انتقال دانش از دامنه های دیگر
  • 47. مدل های مبتنی بر انرژی (Energy-Based Models)
  • 48. مفهوم تابع انرژی
  • 49. یادگیری نیمه نظارت شده با EBM ها
  • 50. تولید داده با EBM ها
  • 51. روش های مبتنی بر بازسازی (Reconstruction-based Methods)
  • 52. استفاده از اتوانکودرها (Autoencoders)
  • 53. یادگیری ویژگی ها با اتوانکودرها
  • 54. کاربرد اتوانکودرها در یادگیری نیمه نظارت شده
  • 55. اتوانکودرهای واریانسی (Variational Autoencoders)
  • 56. مبانی VAE ها
  • 57. یادگیری توزیع داده ها با VAE ها
  • 58. کاربرد VAE ها در تولید و نیمه نظارت
  • 59. روش های مبتنی بر افزونگی (Consistency Regularization)
  • 60. ایده اصلی افزونگی
  • 61. ایجاد اختلالات سازگار در داده ها
  • 62. آموزش مدل برای پیش بینی های سازگار
  • 63. مثال هایی از افزونگی (MixMatch, FixMatch)
  • 64. کاربرد در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 65. یادگیری نیمه نظارت شده برای طبقه بندی متن
  • 66. استفاده از داده های برچسب گذاری نشده برای بهبود مدل های NLP
  • 67. مدل های زبانی بزرگ (LLMs) و یادگیری نیمه نظارت شده
  • 68. کاربرد در بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 69. یادگیری نیمه نظارت شده برای تشخیص تصویر
  • 70. استفاده از داده های برچسب گذاری نشده در وظایف CV
  • 71. تقویت مدل های بینایی ماشین
  • 72. کاربرد در تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 73. شناسایی داده های غیرعادی با اطلاعات محدود
  • 74. استفاده از یادگیری نیمه نظارت شده برای بهبود تشخیص ناهنجاری
  • 75. کاربرد در سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 76. بهبود دقت سیستم های توصیه گر با داده های کم
  • 77. یادگیری نیمه نظارت شده برای پیش بینی ترجیحات کاربر
  • 78. کاربرد در حوزه سلامت (Health Informatics)
  • 79. تشخیص بیماری ها با داده های پزشکی محدود
  • 80. یادگیری نیمه نظارت شده برای تحلیل داده های پزشکی
  • 81. کاربرد در حوزه مالی (Finance)
  • 82. پیش بینی بازارهای مالی با داده های نامحدود
  • 83. یادگیری نیمه نظارت شده برای تحلیل ریسک
  • 84. کاربرد در حوزه علوم اجتماعی (Social Sciences)
  • 85. تحلیل الگوهای رفتاری با داده های محدود
  • 86. یادگیری نیمه نظارت شده برای درک پدیده های اجتماعی
  • 87. ارزیابی مدل های یادگیری نیمه نظارت شده
  • 88. معیارهای ارزیابی مخصوص
  • 89. مقایسه با روش های نظارت شده و بدون نظارت
  • 90. اهمیت داده های برچسب گذاری شده در ارزیابی
  • 91. چالش ها و آینده یادگیری نیمه نظارت شده
  • 92. مسائل مربوط به تعمیم پذیری (Generalization)
  • 93. اهمیت کیفیت داده های برچسب گذاری شده
  • 94. پیشرفت های آینده در روش ها
  • 95. تأثیر یادگیری نیمه نظارت شده بر حوزه های مختلف
  • 96. پتانسیل یادگیری نیمه نظارت شده برای کاهش هزینه ها
  • 97. نقش یادگیری نیمه نظارت شده در حل مسائل پیچیده
  • 98. ملاحظات اخلاقی در یادگیری نیمه نظارت شده
  • 99. سوگیری در داده های برچسب گذاری نشده
  • 100. مسئولیت پذیری در مدل های نیمه نظارت شده

📚 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.