کتاب صوتی استحکام مدل‌های یادگیری ماشین در وب

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استحکام مدل‌های یادگیری ماشین در وب

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model adversarial robustness testing

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین برای توسعه وب
• 2. معرفی کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین وب
• 3. پیش‌پردازش و پاکسازی داده‌های وب
• 4. مهندسی ویژگی برای مدل‌های یادگیری ماشین وب
• 5. انتخاب مدل مناسب برای وظایف وب
• 6. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 7. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های وب
• 8. روش‌های تنظیم هایپرپارامترها
• 9. اعتبارسنجی متقابل برای بهبود مدل
• 10. استفاده از داده‌های نامتعادل در یادگیری ماشین وب
• 11. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون خطی
• 12. یادگیری نظارت‌شده: رگرسیون لجستیک
• 13. یادگیری نظارت‌شده: درخت‌های تصمیم
• 14. یادگیری نظارت‌شده: جنگل تصادفی
• 15. یادگیری نظارت‌شده: ماشین‌های بردار پشتیبان
• 16. یادگیری نظارت‌شده: شبکه‌های عصبی
• 17. یادگیری بدون نظارت: خوشه‌بندی K-Means
• 18. یادگیری بدون نظارت: تحلیل مولفه‌های اصلی
• 19. یادگیری تقویتی: مفاهیم پایه
• 20. استفاده از APIها برای جمع‌آوری داده‌های وب
• 21. ذخیره‌سازی داده‌های یادگیری ماشین در پایگاه داده
• 22. مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین وب
• 23. بهینه‌سازی مدل‌ها برای سرعت و کارایی
• 24. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در وب
• 25. استفاده از فریم‌ورک‌های وب مانند Flask و Django
• 26. ساخت RESTful API برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 27. مانیتورینگ و نگهداری مدل‌های مستقر
• 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 29. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
• 30. مدیریت داده‌های بزرگ در یادگیری ماشین وب
• 31. یادگیری انتقالی برای تسریع آموزش مدل
• 32. یادگیری فعال برای کاهش نیاز به داده
• 33. محافظت از مدل‌های یادگیری ماشین در برابر حملات
• 34. یادگیری ماشین فدرال برای حفظ حریم خصوصی
• 35. یادگیری ماشین خودکار (AutoML)
• 36. یادگیری ماشین تفاضلی برای حفظ حریم خصوصی
• 37. روش‌های مقابله با داده‌های گمشده
• 38. روش‌های تشخیص و حذف ناهنجاری‌ها
• 39. بهبود دقت مدل با استفاده از ensemble learning
• 40. استفاده از داده‌های متنی در یادگیری ماشین وب
• 41. پردازش زبان طبیعی (NLP) برای داده‌های وب
• 42. استخراج ویژگی از داده‌های متنی
• 43. تحلیل احساسات در داده‌های وب
• 44. یادگیری ماشین و امنیت وب
• 45. شناسایی بدافزار با استفاده از یادگیری ماشین