آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین - آخرین آپدیت

دانلود Model Training & Evaluation

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره کوتاه، شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های یادگیری ماشین را با اطمینان کامل آموزش داده و ارزیابی کنید. شما بررسی خواهید کرد که چگونه آموزش‌های مینی‌بچ (mini-batch) و زمان‌بندی نرخ یادگیری (learning-rate schedulers) بر همگرایی مدل اثر می‌گذارند، چگونه منحنی‌های زیان (loss curves) و لاگ‌ها را برای تشخیص مشکلات تحلیل کنید و تکنیک‌های مقابله با عدم توازن کلاس‌ها چه تأثیری بر امتیاز F1 دارند. از طریق تمرینات عملی با PyTorch، مدل‌ها را آموزش داده، ناپایداری‌ها را بررسی کرده و روش‌های وزن‌دهی و SMOTE را با هم مقایسه می‌کنید. در پایان، شما قادر خواهید بود مدل‌ها را به سمت عملکردی پایدار و قابل اعتماد هدایت کنید.

سرفصل ها و درس ها

آموزش و ارزیابی مدل Model Training & Evaluation

  • مقدمه و خوش‌آمدگویی Introduction and Welcome

  • چرا مینی‌بچ‌ها پایداری آموزش را بهبود می‌بخشند Why Mini-Batches Improve Training Stability

  • تأثیر زمان‌بندی‌ها بر همگرایی مدل How Schedulers Influence Convergence

  • تحلیل منحنی‌های زیان مانند یک متخصص Reading Loss Curves Like an Analyst

  • شناسایی ناپایداری‌ها با استفاده از لاگ‌های آموزش Spotting Instability Using Training Logs

  • انتخاب متدهای مقابله با عدم توازن کلاس‌ها با اطمینان Choosing Class-Imbalance Methods with Confidence

  • تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey

نمایش نظرات

آموزش و ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین
جزییات دوره
2h 35m
7
(آخرین آپدیت)
115
- از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar