🎯 (Evaluation & Overfitting) قسمت ۱۰۷: جشنواره تبلیغاتی بانک - ارزیابی نتایج و کاهش بیش‌برازش скачать в хорошем качестве

🎯 (Evaluation & Overfitting) قسمت ۱۰۷: جشنواره تبلیغاتی بانک - ارزیابی نتایج و کاهش بیش‌برازش

آموزش تمام شد، حالا وقت تحلیل دقیق نتایج است! 🧐 در این قسمت، عملکرد مدل طبقه‌بندی خود را با معیارهای کلیدی مثل دقت (Accuracy)، ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) و امتیاز F1 ارزیابی می‌کنیم. اما مهم‌تر از آن، به دنبال نشانه‌های بیش‌برازش (Overfitting) می‌گردیم؛ یعنی جایی که مدل روی داده‌های آموزشی عالی عمل می‌کند اما روی داده‌های اعتبارسنجی ضعیف است. برای مقابله با این پدیده، از تکنیک‌های قدرتمندی مثل تنظیم‌دهی (Regularization) یا حذف تصادفی (Dropout) استفاده می‌کنیم تا تعمیم‌پذیری مدل را افزایش داده و آن را برای پیش‌بینی‌های دنیای واقعی آماده‌تر کنیم. 🚀✨​ ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🎁 اگر از آموزش‌ها لذت می‌بری و دوست داری ازم حمایت کنی تا با قدرت بیشتری ادامه بدم، می‌تونی از این لینک حمایت مالی انجام بدی 👇 https://reymit.ir/mahdi_shahbazi_khoj... هر دونیت یعنی انرژی بیشتر برای ساخت محتوای باکیفیت و ادامه مسیر آموزش رایگان 🔥💪✨ ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🎬 سلام به علاقه‌مندان هوش مصنوعی (Artificial Intelligence - AI) من مهدی شهبازی خجسته 🎓 دانش‌آموخته کارشناسی ارشد هوش مصنوعی، رباتیکز و رایانش شناختی از دانشگاه شهید بهشتی، شما را به این دوره دعوت می‌کنم! 🚀 📺 این پلی‌لیست با بیش از ۲۰۰ ویدیوی آموزشی، شما را از صفر تا تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری عمیق (Deep Learning) با کتابخانه قدرتمند پایتورچ (PyTorch) همراهی می‌کند. 💪 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 📘 در این دوره با استفاده از: 🐍 پایتون (Python) 💻 نوت‌بوک‌های گوگل کولب (Google Colab) 📊 اسلایدهای جذاب و آموزشی تمام مباحث از مبانی یادگیری ماشین (Machine Learning Basics) تا مباحث پیشرفته مانند: 🧠 شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs) 🔁 شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) ⚡ شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) 🎯 هدف من این است که با آموزش‌های عملی و پروژه‌محور، شما رو برای پروژه‌های حرفه‌ای AI مانند: 📷 پردازش تصویر (Computer Vision) 💬 پردازش زبان طبیعی (NLP) آماده کنم. 📚 پیش‌نیازها: ➕ جبر خطی (Linear Algebra) 🔢 نامپای (NumPy) 📈 مت‌پلات‌لیب (Matplotlib) سپس به سراغ مفاهیم کلیدی مانند: ⚙️ تنزل گرادیان (Gradient Descent) 🧹 پیش‌پردازش داده (Data Preprocessing) 🧩 مهندسی ویژگی (Feature Engineering) 🧠 کنترل بیش‌برازش (Overfitting Prevention) 🔥 چه مبتدی باشید و چه حرفه‌ای، این دوره شما را به دنیای هوش مصنوعی می‌برد! 💻 پروژه‌های واقعی انجام دهید، 🧩 کدهای کامل را اجرا کنید، ⚡ با مدل‌هایی مانند AlexNet, VGGNet, ResNet, LSTM کار کنید. ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🔔 Subscribe کنید و نوتیفیکیشن‌ها را فعال کنید تا هیچ ویدیویی را از دست ندهید! 🌐 به جمع یادگیرندگان هوش مصنوعی بپیوندید و آینده‌تان را بسازید! 💡 ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 👨🏻‍🏫 مدرس: مهدی شهبازی خجسته 🎓 کارشناسی ارشد هوش مصنوعی، رباتیکز و رایانش شناختی – دانشگاه شهید بهشتی 💬 در این دوره با زبانی ساده، ساختار آموزشی دقیق، و مثال‌های واقعی، مسیر یادگیری شما در دنیای Deep Learning و PyTorch رو هموار می‌کنم. ▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ 🔥 فصل اول: مقدمه و پیش‌نیازها در ابتدا با کاربردهای هوش مصنوعی (AI Applications) در دنیای واقعی مثل خودروهای خودران و تشخیص پزشکی آشنا می‌شید. سپس مفاهیم پایه‌ای مثل: 🔹 جبر خطی (Linear Algebra) برای درک ماتریس و بردار 🔹 نامپای (NumPy) برای محاسبات عددی 🔹 مت‌پلات‌لیب (Matplotlib) برای مصورسازی داده‌ها 🔹 و توزیع احتمال (Probability Distributions) برای مبانی آماری رو یاد می‌گیرید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🧠 فصل دوم: مبانی یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی در این فصل با مفاهیم کلیدی مثل: 📘 الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده و بدون‌نظارت 📈 مشتق و گرادیان (Derivatives & Gradients) برای بهینه‌سازی 🧩 نورون‌های مصنوعی و پرسپترون‌ها (Perceptron, MLP) ⚡ توابع فعال‌سازی (Activation Functions) مثل ReLU و Sigmoid و الگوریتم مهم تنزل گرادیان (Gradient Descent) آشنا می‌شید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📊 فصل سوم: پردازش داده و کنترل خطا یاد می‌گیرید چطور داده‌ها رو برای مدل آماده کنید و از خطاها جلوگیری کنید: 🧹 پیش‌پردازش داده‌ها (Data Preprocessing) 🎯 مهندسی ویژگی (Feature Engineering) 📏 نرمال‌سازی و استانداردسازی (Normalization & Standardization) 📉 کاهش ابعاد (PCA) و بررسی مفاهیم مهم مثل: ⚖️ بایاس و واریانس (Bias-Variance Tradeoff) 🚫 بیش‌برازش (Overfitting) و روش‌های جلوگیری از آن مثل Dropout، Early Stopping و Regularization. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 👁️ فصل چهارم: بینایی ماشین و شبکه‌های کانولوشنال در این فصل به دنیای Computer Vision وارد می‌شیم و مفاهیم زیر رو یاد می‌گیرید: 🖼️ پردازش تصویر دیجیتال (Digital Image Processing) 🔍 شبکه‌های کانولوشنال (CNNs) و ساختار آن‌ها 📚 مدل‌های مهم مانند LeNet, AlexNet, VGGNet, و ResNet ⚙️ Batch Normalization و Transfer Learning در پایان، وارد دنیای هیجان‌انگیز شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs) می‌شیم. 🎨 ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🔄 فصل پنجم: شبکه‌های عصبی بازگشتی در این فصل به سراغ داده‌های ترتیبی و زمانی می‌ریم: ⏱️ شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs) 💡 LSTM و GRU 🔁 Bidirectional RNNs و حل مشکلات Exploding/Vanishing Gradient در شبکه‌های عمیق. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 🎯 در طول دوره با نوت‌بوک‌های کامل، مثال‌های واقعی و پروژه‌های عملی کار می‌کنید تا آماده‌ی ساخت مدل‌های حرفه‌ای در دنیای واقعی باشید. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ 📌 هشتگ‌ها: #آموزش_یادگیری_عمیق #آموزش_پایتورچ #آموزش_هوش_مصنوعی #پایتورچ #یادگیری_ماشین #شبکه_عصبی #دوره_یادگیری_عمیق #آموزش_پایتون #یادگیری_عمیق #هوش_مصنوعی #دوره_هوش_مصنوعی #DeepLearning #PyTorch #MachineLearning #ArtificialIntelligence #PythonAI