یادگیری عمیق با پایتون: بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق

مدرس Frederick Nwanganga

انتشار 2025/02/24

مدت زمان 2h 1m

سطح مناسب همه

فایل تمرینی ندارد

آموزش Deep Learning with Python: Optimizing Deep Learning Models

تکنیک هایی را برای بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق با بهبود عملکرد و کارایی آنها کشف کنید. مربی فردریک نوانگانگا با تأکید بر کاربردهای عملی، شما را از طریق تمرین‌های کدنویسی عملی راهنمایی می‌کند، موارد ضروری پیش‌پردازش و تقویت داده‌ها، روش‌های منظم‌سازی برای به حداقل رساندن بیش‌برازش، الگوریتم‌های بهینه‌سازی، روش‌های پیشرفته تنظیم فراپارامتر، و موارد دیگر را پوشش می‌دهد.این دوره با محیط‌های مورد علاقه‌تان در GitHub Codespa یکپارچه شده است. IDE بدون نیاز به هر گونه راه اندازی ماشین محلی با GitHub Codespaces، می‌توانید در هر زمان و در هر زمانی از هر ماشینی تمرین عملی داشته باشید، در حالی که از ابزاری استفاده می‌کنید که احتمالاً در محل کار با آن مواجه خواهید شد. برای آشنایی با نحوه شروع کار، «استفاده از فضاهای کد GitHub» را با این دوره بررسی کنید.

Artificial Intelligence (AI) Deep Learning Python (Programming Language)

Introduction

Optimizing deep learning models ()

What you should know ()

Using the exercise files ()

1. Optimizing Deep Learning Models

The importance of optimizing deep learning models ()

2. Regularization Techniques

The bias-variance trade-off ()

Lasso and ridge regularization ()

Applying L1 regularization to a deep learning model ()

Applying L2 regularization to a deep learning model ()

Elastic Net regularization ()

Dropout regularization ()

Applying dropout regularization to a deep learning model ()

3. Loss Functions and Optimization Algorithms

Common loss functions in deep learning ()

Batch gradient descent ()

Stochastic gradient descent (SGD) ()

Mini-batch gradient descent ()

Adaptive Gradient Algorithm (AdaGrad) ()

Root Mean Square Propagation (RMSProp) ()

Adaptive Delta (AdaDelta) ()

Adaptive Moment Estimation (Adam) ()

4. Hyperparameter Tuning Techniques

Parameters versus hyperparameters ()

Key hyperparameters in deep learning ()

Methods for hyperparameter tuning ()

Defining a tunable deep learning model in Keras ()

Using KerasTuner for hyperparameter tuning ()

5. Advanced Training Techniques

Batch normalization ()

Applying batch normalization to a deep learning model ()

Gradient clipping ()

Applying gradient clipping to a deep learning model ()

Early stopping and checkpointing ()

Learning rate scheduling ()

Training a deep learning model using callbacks ()

Conclusion

Continuing to optimize deep learning models ()

دانلود فایل فشرده

با توجه به امکانات آموزش و همچنین امکانات بسته انتخاب شده لینک دانلود فایل فشرده آماده خواهد شد. با در نظر داشتن این شرایط لطفا بسته مورد نظر خود را انتخاب کرده و روی دکمه درخواست لینک دانلود کلیک کنید

در حال به روزرسانی اطلاعات

درخواست لینک دانلود

در حال به روزرسانی اطلاعات

لطفا قبل از فعالسازی لینک دانلود به موارد زیر توجه کنید:

پسورد فایل‌های فشرده است.
لینک‌های آماده شده تا 8 روز پس از فعالسازی منقضی خواهند شد.
حجم فایل‌ها تخمینی هستند.
در صورتی که لینک دانلود تا 15دقیقه پس از درخواست آماده نشد، از بخش پشتیبانی پیگیری نمایید.

مسیرهای یادگیری آموزش یادگیری عمیق با پایتون: بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق

یکی از مهمترین مشکلات افرادی که از آموزش های آنلاین استفاده می‌ کنند این است به دلیل تعداد زیاد این آموزش ها، کاربر دچار سردرگمی شده و نمی داند از کدام آموزش بهتر است شروع کند و یا با کدام آموزش ها مهارت های خود را ارتقا دهد. داشتن یک برنامه آموزشی گام به گام میتواند کاربران را از این مشکلات رها کند. در واقع مسیرهای یادگیری مجموعه ای از آموزش ها هستند که به ترتیب اولویت در کنار هم قرار گرفته اند تا کاربران را از این سردرگمی ها نجات دهند. این مسیرها در موضوعات مختلفی دسته بندی شده‌اند که در زیر، لیستی از همه دسته بندی مسیرهایی که توسط سایت لیندا ارائه شده اند را می توانید مشاهده کنید.

آموزش Deep Learning with Python: Optimizing Deep Learning Models در 1 مسیر آموزشی قرار دارد. تخصص مورد نظر خود را انتخاب کنید، با مسیر یادگیری آن همراه شوید و حرفه ای شوید.

با این مسیر یادگیری جامع، دنیای پیشرفته یادگیری عمیق و شبکه های عصبی را کاوش کنید. با استفاده از فناوری‌های پیشرفته هوش مصنوعی، مدل‌های عصبی عمیق را بسازید و بهینه کنید. در مورد شبکه های متخاصم مولد (GAN) و شبکه های متخاصم مولد عمیق (DCGAN) بیاموزید. با ابزارهایی مانند GitHub Codespace و Google Colab تجربه عملی به دست آورید. امروز شروع کنید تا تخصص خود را عمیق تر کنید و رشد حرفه ای خود را تسریع کنید!

آموزش یادگیری عمیق با پایتون: بهینه سازی مدل های یادگیری عمیق ، ایستگاه شماره 5 در مسیر یادگیری مهارت های خود را در یادگیری عمیق و شبکه های عصبی ارتقا دهید ، است.