Name: الگوریتم تقویت Boosting و ساخت مدل قویتر + کاربردها در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-04-14T08:24:46.000000Z
Duration: 14 min 34 s
Description: الگوریتم تقویت Boosting و ساخت مدل قویتر+ کاربردها در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)

جادی

فتوشاپ

زبان انگلیسی

حسابداری

روانشناسی

وردپرس

اتوکد

پایتون

هوش مصنوعی

طراحی سایت

فن بیان

اکسل

icdl

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

طرح یادگیری

الگوریتم‌ تقویت Boosting  و ساخت مدل قویتر+ کاربردها در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)

چکیده

بررسی مفهوم و مراحل الگوریتم Boosting

کاربردهای عملی الگوریتم تقویت (Boosting) و مقایسه مزایا و معایب آن

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

تقویت (Boosting)، یکی از روش&zwnj;های مهم در یادگیری ماشین است که با ترکیب چندین مدل ضعیف (Weak Learners)، یک مدل قوی&zwnj;تر و دقیق&zwnj;تر ایجاد می&zwnj;کند. ایده&zwnj; اصلی این روش، اصلاح اشتباهات مدل&zwnj;های قبلی در هر مرحله و افزایش دقت کلی سیستم است.

از الگوریتم&zwnj;های معروف Boosting می&zwnj;توان به AdaBoost ،Gradient Boosting و XGBoost اشاره کرد. AdaBoost با اختصاص وزن&zwnj;های بالاتر به نمونه&zwnj;های اشتباه طبقه&zwnj;بندی&zwnj;شده، آن&zwnj;ها را در مدل&zwnj;های بعدی تقویت می&zwnj;کند. Gradient Boosting از گرادیان نزولی برای بهبود عملکرد مدل&zwnj;های متوالی استفاده می&zwnj;کند؛ در حالی که XGBoost با بهینه&zwnj;سازی حافظه و محاسبات، کارایی بالاتری نسبت به روش&zwnj;های سنتی دارد.

الگوریتم&zwnj;های Boosting در مسائل مختلفی مانند طبقه&zwnj;بندی، رگرسیون و تشخیص الگو کاربرد دارند و به دلیل توانایی بالا در کاهش Bias و Variance، در بسیاری از رقابت&zwnj;های علمی و کاربردهای صنعتی مورد استفاده قرار می&zwnj;گیرند.

الگوریتم‌های تقویت

راهنمایی ادامه مسیر

الگوریتم  تقویت Boosting  و ساخت مدل قویتر+ کاربردها در یادگیری ماشین (آموزش رایگان) | فرادرس

الگوریتم‌ تقویت Boosting و ساخت مدل قویتر + کاربردها در یادگیری ماشین (آموزش رایگان)

Boosting for Stronger Machine Learning Models