آموزش انتخاب سریع الگوریتم‌های بهینه و مقرون‌به‌صرفه یادگیری ماشین - آخرین آپدیت

دانلود Choose Cost-Effective ML Algorithms Fast

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: دوره «انتخاب سریع الگوریتم‌های بهینه و مقرون‌به‌صرفه یادگیری ماشین» به شما می‌آموزد که چگونه الگوریتم‌های یادگیری ماشین را نه تنها بر اساس دقت، بلکه بر اساس میزان بهره‌وری از منابع ارزیابی و مقایسه کنید. در خط‌لوله‌های واقعی ML، زمان آموزش، میزان اشغال حافظه و هزینه پردازشی تعیین می‌کنند که آیا یک مدل می‌تواند در مقیاس بزرگ به‌طور پایدار اجرا شود یا خیر. در این دوره کوتاه و کاربردی، بررسی خواهید کرد که طراحی الگوریتم چگونه بر کارایی تأثیر می‌گذارد، روش‌های بنچ‌مارک‌گیری منصفانه از مدل‌ها را می‌آموزید و با تحلیل لاگ‌ها، الگوهای هزینه را شناسایی می‌کنید. شما یک آزمایش عملی را برای مقایسه XGBoost و Random Forest روی یک مجموعه داده بزرگ انجام خواهید داد، نمودارهای زمان آموزش و مصرف حافظه را رسم می‌کنید و در نهایت بهینه‌ترین گزینه را پیشنهاد می‌دهید. در پایان این دوره، شما قادر خواهید بود الگوریتم‌هایی را انتخاب کنید که ضمن برآوردن اهداف عملکردی، کارآمد، پیش‌بینی‌پذیر و آماده برای محیط عملیاتی (Production) باشند.

سرفصل ها و درس ها

انتخاب سریع الگوریتم‌های بهینه و مقرون‌به‌صرفه یادگیری ماشین Choose Cost-Effective ML Algorithms Fast

خوش‌آمدگویی و معرفی دوره Welcome & Course Introduction Video
تأثیر طراحی الگوریتم بر زمان آموزش و حافظه How Algorithm Design Impacts Training Time and Memory
نحوه بنچ‌مارک‌گیری منصفانه و سازگار از الگوریتم‌ها How to Benchmark Algorithms Fairly and Consistently
تمرین عملی بنچ‌مارک: مقایسه XGBoost و Random Forest Hands-On Benchmarking: XGBoost vs. Random Forest
تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey