مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

🚀 نقش اساسی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

بهینه‌سازی قلب تپنده یادگیری ماشین و به صورت پیوسته برای بهبود و پالایش مدل‌های هوش مصنوعی (AI) مورد استفاده قرار می‌گیرد. بهینه‌سازی خطا در مسائل یادگیری ماشین نیازمند درکی عمیق از نحوهٔ ارتباط اجزای مسئله، الگوهای درون‌داده‌ای و عملکرد روش‌های بهینه‌سازی است. با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزهٔ یادگیری ماشین، محققان دائماً در حال توسعهٔ الگوریتم‌های این حوزه و پیشنهاد تکنیک‌ها و استراتژی‌های پیشرفته‌تری برای بهینه‌سازی خطا و استفادهٔ حداکثری از ظرفیت مدل‌های یادگیری ماشین هستند.

متخصصان یادگیری ماشین تلاش می‌کنند تا با درک اصول بنیادینِ بهینه‌سازی مانند شرایط KKT، مدل‌های قدرتمند و با کارایی بالا بسازند که پاسخگوی چالش‌های جدید مدل‌های یادگیری ماشین باشند و نوآوری را در عرصه‌های گوناگون رقم بزنند.

اگر دوست دارید درباره جایگاه اساسی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین بیشتر بدانید یادداشت علیرضا چمن‌زار را در مجله پرانتز در وبسایت مدرسه دقیقه مطالعه کنید:

✍️ متن کامل یادداشت:

🖥 d-learn.ir/p/opt-in-ml

---------------------------

👈 دوره آموزشی مرتبط:

🏅یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی در پایتون

🖥 https://d-learn.ir/mlopt?utm=social

📍 ثبت نام با تخفیف تا ۷ دی ۱۴۰۳


کد تخفیف ۱۰٪ برای پرداخت کامل: mlosoc10
🙂
تماس:
www.tgoop.com/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

نقش اساسی بهینه‌سازی در مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی | مدرسه پردازش و تحلیل داده دقیقه

بهینه‌سازی در یادگیری ماشین، فعالیتی پیوسته برای بهبود و پالایش مدل‌هاست. این فرایند نیازمند درکی عمیق از نحوهٔ ارتباط مسئله، الگوهای درون‌داده‌ای، مدل‌ها و الگوریتم‌های بهینه‌سازی است. با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزهٔ یادگیری ماشین، محققان دائماً در حال…

www.tgoop.com/dlearn_ir/489

778 viewsedited  Dec 23 at 15:59

🚀 نقش اساسی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

بهینه‌سازی قلب تپنده یادگیری ماشین و به صورت پیوسته برای بهبود و پالایش مدل‌های هوش مصنوعی (AI) مورد استفاده قرار می‌گیرد. بهینه‌سازی خطا در مسائل یادگیری ماشین نیازمند درکی عمیق از نحوهٔ ارتباط اجزای مسئله، الگوهای درون‌داده‌ای و عملکرد روش‌های بهینه‌سازی است. با توجه به پیشرفت‌های سریع در حوزهٔ یادگیری ماشین، محققان دائماً در حال توسعهٔ الگوریتم‌های این حوزه و پیشنهاد تکنیک‌ها و استراتژی‌های پیشرفته‌تری برای بهینه‌سازی خطا و استفادهٔ حداکثری از ظرفیت مدل‌های یادگیری ماشین هستند.

متخصصان یادگیری ماشین تلاش می‌کنند تا با درک اصول بنیادینِ بهینه‌سازی مانند شرایط KKT، مدل‌های قدرتمند و با کارایی بالا بسازند که پاسخگوی چالش‌های جدید مدل‌های یادگیری ماشین باشند و نوآوری را در عرصه‌های گوناگون رقم بزنند.

اگر دوست دارید درباره جایگاه اساسی بهینه‌سازی در یادگیری ماشین بیشتر بدانید یادداشت علیرضا چمن‌زار را در مجله پرانتز در وبسایت مدرسه دقیقه مطالعه کنید:

✍️ متن کامل یادداشت:

🖥 d-learn.ir/p/opt-in-ml

---------------------------

👈 دوره آموزشی مرتبط:

🏅یادگیری ماشین با رویکرد بهینه‌سازی در پایتون

🖥 https://d-learn.ir/mlopt?utm=social

📍 ثبت نام با تخفیف تا ۷ دی ۱۴۰۳


کد تخفیف ۱۰٪ برای پرداخت کامل: mlosoc10
🙂
تماس:
www.tgoop.com/dlearnsup
02188349244
09103209837

@dlearn_ir