آموزش عیب یابی و بهبود عملکرد شبکه عصبی

Troubleshooting and Improving Neural Network Performance

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: آشنایی با تکنیک های مختلف عیب یابی شبکه های عصبی و چگونه می توان عملکرد شبکه عصبی را به طور موثر بهبود بخشید. در این دوره آموزشی، عیب یابی و بهبود عملکرد شبکه عصبی، توانایی عیب یابی شبکه عصبی را به دست خواهید آورد. عملکرد موثر ابتدا ابزارهای تشخیصی برای تجزیه و تحلیل شبکه عصبی را بررسی خواهید کرد کارایی. در مرحله بعد، نحوه شناسایی مسائل رایج مانند بیش از حد مناسب را خواهید یافت، عدم تناسب و یادگیری راکد. در نهایت، یاد خواهید گرفت که چگونه ثبات تمرین را بهبود بخشید. وقتی این دوره را به پایان رساندید، مهارت های لازم برای عیب یابی را خواهید داشت بهبود عملکرد شبکه عصبی

سرفصل ها و درس ها

بررسی اجمالی دوره Course Overview

  • بررسی اجمالی دوره Course Overview

ابزارهای تشخیصی: TensorBoard، تجسم مدل، و موارد دیگر Diagnostic Tools: TensorBoard, Model Visualizations, and More

  • ابزارهای تشخیصی TensorBoard Diagnostic Tools TensorBoard

  • TensorBoard برای تجسم مدل ها TensorBoard for Visualizing Models

  • تجسم معماری شبکه های عصبی Visualizing Neural Network Architectures

  • نسخه ی نمایشی: TensorBoard Demo: TensorBoard

  • بازرسی وزنه های مدل Inspecting Model Weights

  • ابزارهای تشخیصی برای شناسایی تنگناها Diagnostic Tools for Identifying Bottlenecks

  • ملاحظات اخلاقی Ethical Considerations

شناسایی مسائل رایج: بیش از حد، تناسب اندک، و یادگیری راکد Identifying Common Issues: Overfitting, Underfitting, and Stagnant Learning

  • مسائل رایج در عملکرد شبکه عصبی Common Issues in Neural Network Performance

  • تاثیرات بیش از حد و کم تناسب Impacts of Overfitting and Underfitting

  • پلاتوهای آموزشی و آموزشی راکد Stagnant Learning and Training Plateaus

  • عوامل موثر در بیش از حد برازش Factors Contributing to Overfitting

  • نسخه ی نمایشی: بیش از حد برازش Demo: Overfitting

  • کاهش دهنده، بیش از حد، عدم تناسب، و SL Mitigating, Overfitting, Underfitting, and SL

  • سناریوهای دنیای واقعی Real-world Scenarios

بهبود ثبات آموزش: زمان‌بندی میزان یادگیری و توقف زودهنگام Improving Training Stability: Learning Rate Scheduling and Early Stopping

  • افزایش ثبات تمرین Enhancing Training Stability

  • میزان یادگیری و تاثیر آن Learning Rate and Its Impact

  • زمان بندی میزان یادگیری Learning Rate Scheduling

  • توقف زودهنگام برای پیشگیری Early Stopping to Prevent

  • نسخه ی نمایشی: زمان بندی میزان یادگیری و توقف زودهنگام Demo: Learning Rate Scheduling and Early Stopping

  • نرخ یادگیری پویا Dynamic Learning Rate

  • معاوضه ها و بهترین شیوه ها Trade Offs and Best Practices

تفسیرپذیری مدل: درک تصمیم گیری در شبکه های عصبی Model Interpretability: Understanding Decision Making in Neural Networks

  • تفسیرپذیری مدل در شبکه های عصبی Model Interpretability in Neural Networks

  • ارتباط تفسیرپذیری مدل Model Interpretability Relevance

  • تکنیک های تفسیر Techniques for Interpreting

  • هوش مصنوعی شفاف و قابل توضیح Transparent and Explainable AI

  • نسخه ی نمایشی: اهمیت ویژگی Demo: Feature Importance

  • مطالعات موردی که قابلیت تفسیر مدل را به نمایش می گذارد Case Studies Showcasing Model Interpretability

  • ملاحظات اخلاقی Ethical Considerations

حلقه‌های بازخورد: یادگیری و تطبیق مداوم مدل‌ها در تولید Feedback Loops: Continuously Learning and Adapting Models in Production

  • حلقه های بازخورد Feedback Loops

  • یادگیری مستمر Continuous Learning

  • جمع آوری داده های بازخورد Collecting Feedback Data

  • بازآموزی مدل تنظیم دقیق Model Retraining Fine-tuning

  • نسخه ی نمایشی: کد الگو برای یادگیری مستمر Demo: Template Code for Continuous Learning

  • موارد استفاده در دنیای واقعی Real-world Use Cases

  • چالش های پیاده سازی Challenges in Implementing

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش عیب یابی و بهبود عملکرد شبکه عصبی
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
1h 32m
36
Pluralsight (پلورال سایت) pluralsight-small
18 اردیبهشت 1403 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
از 5
دارد
دارد
دارد
Dhiraj Kumar

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Dhiraj Kumar Dhiraj Kumar

دیراج یک مبشر داده، نویسنده فنی و مربی آنلاین در پایتون، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، و هوش مصنوعی، سی شارپ، ASP.NET، AZURE، AWS است.

Pluralsight (پلورال سایت)

Pluralsight یکی از پرطرفدارترین پلتفرم‌های آموزش آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان کمک می‌کند تا مهارت‌های خود را توسعه دهند و به روز رسانی کنند. این پلتفرم دوره‌های آموزشی در زمینه‌های فناوری اطلاعات، توسعه نرم‌افزار، طراحی وب، مدیریت پروژه، و موضوعات مختلف دیگر را ارائه می‌دهد.

یکی از ویژگی‌های برجسته Pluralsight، محتوای بروز و با کیفیت آموزشی آن است. این پلتفرم با همکاری با توسعه‌دهندگان و کارشناسان معتبر، دوره‌هایی را ارائه می‌دهد که با توجه به تغییرات روزافزون در صنعت فناوری، کاربران را در جریان آخرین مفاهیم و تکنولوژی‌ها نگه می‌دارد. این امر به کاربران این اطمینان را می‌دهد که دوره‌هایی که در Pluralsight می‌پذیرند، با جدیدترین دانش‌ها و تجارب به روز شده‌اند.