فرآیند فعالسازی مجدد لینکهای دانلود آغاز شده است. با توجه به حجم بالای محتوا و طی شدن مراحل فنی آمادهسازی، فعال شدن کامل دسترسیها برای تمامی کاربران کمی زمان میبرد.پیشاپیش از صبوری شما سپاسگزاریم.
✅ امکان تهیه دورهها فراهم است و لینکها به نوبت در حال فعالسازی هستند.
زمان اشتراکها، تمدید و اصلاح می شوند.
راه ارتباطی در ایتا 09303953766
لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مدل مستمر با جریان های داده در حال تحول
- آخرین آپدیت
Continuous Model Training with Evolving Data Streams
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
در دنیای پر سرعت علم داده، به روز نگه داشتن مدل های یادگیری ماشینی شما یک کار بی پایان است. داده ها هرگز برای مدت طولانی ثابت نمی مانند!
در این دوره، آموزش مدل مستمر با جریان های داده در حال تحول، شما توانایی حفظ مدل های دقیق را به دست خواهید آورد، مهم نیست که داده ها چقدر تغییر کنند.
ابتدا، با بررسی موضوعاتی مانند دریفت مفهومی و جابجایی داده، بررسی خواهید کرد که چرا آموزش مداوم بسیار مهم است.
در مرحله بعد، استراتژیهای مختلفی برای انطباق مداوم مدلها، از جمله تکنیکهای یادگیری دستهای و آموزش افزایشی، برای کمک به تکامل مدلهای خود با رسیدن دادههای جدید، کشف خواهید کرد.
در نهایت، چارچوبهای بازآموزی مدل را بررسی خواهید کرد، از خطوط لوله خودکار و حلقههای بازخورد برای ادغام بینشهای دنیای واقعی در تنظیمات مدل در حال انجام استفاده میکنید.
وقتی این دوره را به پایان رساندید، مهارت ها و دانش آموزش مداوم مورد نیاز برای حفظ مدل های یادگیری ماشینی خود را در اوج عملکرد و سازگاری با داده های جدید خواهید داشت.
سرفصل ها و درس ها
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
بررسی اجمالی دوره
Course Overview
چرا آموزش مدل مستمر؟
Why Continuous Model Training?
وقتی مدلهای یادگیری ماشینی نمیتوانند سازگار شوند
When Machine Learning Models Fail to Adapt
نسخه ی نمایشی: چگونه در عملکرد مدل تاثیر توزیع داده ها تغییر می کند
Demo: How Changes in Data Distribution Impact Model Performance
راه حل: آموزش مدل مستمر
The Solution: Continuous Model Training
راهبردهای یادگیری مستمر
Strategies for Continuous Learning
نسخه ی نمایشی: پیاده سازی یادگیری افزایشی با استفاده از پایتون
Demo: Implementing Incremental Learning Using Python
چارچوب، ارزیابی و بازخورد
Frameworks, Evaluation, and Feedback
چارچوبهایی برای ارزیابی و راهاندازی بازآموزی مدل
Frameworks for Evaluating and Triggering Model Retraining
نسخه ی نمایشی: راه اندازی یک خط لوله بازآموزی مدل پایه
Demo: Setting up a Basic Model Retraining Pipeline
کار با بازخورد دنیای واقعی
Working with Real-world Feedback
امبر از اوایل دهه 2000 توسعه دهنده نرم افزار و مربی فنی بوده است. وی دارای گواهینامه های AWS و انواع فن آوری های مایکروسافت است. در سالهای اخیر ، وی به تدریس دانش آموزان در سراسر جهان بر روی AWS ، Azure ، Dynamics 365 ، SharePoint و ASP.NET تمرکز کرده است. وی همچنین با تخصص خود در ارتباطات تصویری ، تجربه کاربر و مهارتهای شغلی/شغلی ، برای جبران شکاف بین توسعه دهندگان ، طراحان و تجار تلاش می کند.
نمایش نظرات