اکسپرس 24
کتاب پیشرفته انسمبل‌سازی مدل‌ها با مدیریت خطاهای وابسته برای افزایش دقت پیش‌بینی

کتاب پیشرفته انسمبل‌سازی مدل‌ها با مدیریت خطاهای وابسته برای افزایش دقت پیش‌بینی

تگ‌ها: Advanced ML AI Bagging Boosting Data Science Dependent Prediction Errors Diversity Measures Ensemble Learning Error Correlation Hyperparameter Optimization Machine Learning ML Courses Model Ensembles Model Stacking Predictive Modeling

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 پیشرفته انسمبل‌سازی مدل‌ها با مدیریت خطاهای وابسته برای افزایش دقت پیش‌بینی

موضوع کلی: یادگیری ماشین (Machine Learning)

موضوع میانی: روش‌های انسمبل برای خطاهای پیش‌بینی وابسته

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه انسمبل‌سازی و انگیزه‌ها
  • 2. تنوع مدل‌ها و اثر بر عملکرد انسمبل
  • 3. تحلیل بایاس-واریانس در انسمبل‌ها
  • 4. معرفی خطاهای پیش‌بینی وابسته و چالش‌ها
  • 5. اندازه‌گیری همبستگی خطاها بین مدل‌ها
  • 6. ماتریس کوواریانس خطا و تخمین آن
  • 7. استراتژی‌های بэгینگ با در نظر گرفتن وابستگی
  • 8. بوستینگ تطبیقی برای خطاهای همبسته
  • 9. استکینگ (Stacking) با متالرنر آگاه از همبستگی
  • 10. تنظیم وزن‌های مدل‌ها بر اساس ماتریس خطا
  • 11. روش‌های انتخاب زیرمجموعه مدل برای کاهش وابستگی
  • 12. تنوع‌سازی از طریق نمونه‌برداری متفاوت داده
  • 13. تنوع‌سازی از طریق تغییرات الگوریتم و هیپرپارامترها
  • 14. معیارهای ارزیابی تنوع: Q-statistic، Correlation، Disagreement
  • 15. تئوری حداکثر احتمال برای انسمبل‌های وابسته
  • 16. تحلیل ریاضی خطای انسمبل تحت وابستگی
  • 17. الگوریتم‌های بهینه‌سازی وزن‌های انسمبل (Quadratic Programming)
  • 18. استفاده از регуلاریزاسیون برای کنترل وابستگی
  • 19. پیاده‌سازی انسمبل‌های همبسته در scikit-learn
  • 20. پیاده‌سازی در XGBoost، LightGBM و CatBoost با تنظیمات همبستگی
  • 21. کتابخانه‌های تخصصی: ML-Ensemble، Libra، EnsembleToolbox
  • 22. مطالعه موردی: پیش‌بینی سری‌های زمانی مالی با خطاهای وابسته
  • 23. مطالعه موردی: تشخیص سرطان با چند مدل تصویربرداری
  • 24. مطالعه موردی: سیستم‌های توصیه‌گر با خطاهای همبسته
  • 25. ارزیابی مقایسه‌ای: بگینگ، بوستینگ، استکینگ در وجود وابستگی
  • 26. بهینه‌سازی هیپرپارامترهای انسمبل با Bayesian Optimization
  • 27. استفاده از Cross-Validation برای تخمین مطمئن ماتریس خطا
  • 28. مدیریت حافظه و محاسبه موثر برای انسمبل‌های بزرگ
  • 29. انسمبل‌سازی آنلاین و به‌روزرسانی تدریجی مدل‌ها
  • 30. انسمبل‌های هتروژن (heterogeneous) با خطاهای وابسته
  • 31. ترکیب انسمبل با یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 32. انسمبل‌های عمیق: ترکیب شبکه‌های عصبی با وابستگی خطا
  • 33. تفسیرپذیری انسمبل‌های وابسته: SHAP و Feature Importance
  • 34. استقرار انسمبل در محیط تولید (Model Serving)
  • 35. مانیتورینگ و تشخیص انحراف خطا در انسمبل‌های عملیاتی
  • 36. آزمون‌های آماری برای مقایسه انسمبل‌های وابسته و مستقل
  • 37. مقدمه‌ای بر نظریه اطلاعات و انتروپی در انسمبل
  • 38. استفاده از Mutual Information برای انتخاب مدل‌های مکمل
  • 39. انسمبل‌سازی در یادگیری تقویتی (RL Ensembles)
  • 40. انسمبل‌های چند‌منظوره: دقت، کالیبراسیون، عدم قطعیت
  • 41. کالیبراسیون احتمالات خروجی انسمبل‌های وابسته
  • 42. سنجش عدم قطعیت پیش‌بینی با انسمبل‌های همبسته
  • 43. انسمبل‌سازی برای یادگیری نامتوازن (Imbalanced Data)
  • 44. استفاده از Generative Models برای تولید مدل‌های متنوع
  • 45. انسمبل‌های خودکار (AutoML Ensembles) با بهینه‌سازی وابستگی
  • 46. بررسی مقالات کلیدی و پیشرفت‌های اخیر در انسمبل‌های وابسته
  • 47. پروژه نهایی: طراحی و پیاده‌سازی انسمبل کامل برای مسئله واقعی

📚 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.