Name: آموزش فشرده سازی مدل با Distillation + پیادهسازی در پایتون (فیلم آموزش رایگان)
Uploaded: 2025-05-21T15:19:28.000000Z
Duration: 9 min 6 s
Description: آموزش فشرده سازی مدل با Distillation + پیادهسازی در پایتون (فیلم آموزش رایگان)

معادلات دیفرانسیل

power bi

مدار منطقی

وردپرس

اتوکد

رایگان + گواهینامه

اکسل

هوش مصنوعی

حسابداری

پایتون

فتوشاپ

icdl

زبان انگلیسی

fara_dars_guest_shopping_cart_04a036a898e2a750d91742f88b2d8599

جشنواره بهار آموزشی

آموزش فشرده سازی مدل‌ با Distillation + پیاده‌سازی در پایتون (فیلم آموزش رایگان)

چکیده

آشنایی با مفهوم Distillation در مدل‌ها

کد پیاده‌سازی Distillation در پایتون

جمع‌بندی و ادامه یادگیری

<p>فشرده&zwnj;سازی مدل&zwnj;ها یا distillation روشی در یادگیری ماشین است که در آن دانش یک مدل بزرگ و دقیق (مدل معلم) به یک مدل کوچکتر و سبک&zwnj;تر (مدل دانش&zwnj;آموز) منتقل می&zwnj;شود. این فرایند با استفاده از پیش&zwnj;بینی&zwnj;های نرم مدل معلم به مدل دانش&zwnj;آموز کمک می&zwnj;کند تا الگوهای پنهان در داده&zwnj;ها را بهتر بیاموزد، حتی اگر ظرفیت کمتری داشته باشد. اهمیت یادگیری این تکنیک در آن است که امکان اجرای مدل&zwnj;های پیشرفته را در دستگاه&zwnj;های با منابع محدود مانند موبایل، مرورگر یا سیستم&zwnj;های نهفته فراهم می&zwnj;سازد، بدون آنکه دقت مدل به&zwnj;طور چشمگیری کاهش یابد. بنابراین، فشرده&zwnj;سازی مدل&zwnj;ها نقش مهمی در کاربردی&zwnj;سازی هوش مصنوعی در مقیاس وسیع دارد.</p>

<p>تعریف distillation و انواع مختلف آن در این آموزش مورد بررسی قرار می&zwnj;گیرد و برای یادگیری بهتر یک مدل طبقه&zwnj;بندی فشرده با کد پایتون پیاده&zwnj;سازی می&zwnj;شود. بعد از این آموزش می&zwnj;توانید پیچیدگی مدل&zwnj;های عمیق را با تکنیک&zwnj;های فشرده&zwnj;سازی بدون کاهش دقت آنها کاهش دهید.</p>

معرفی Distillation

راهنمایی ادامه مسیر

آموزش فشرده سازی مدل‌ با Distillation + پیاده‌سازی در پایتون (فیلم آموزش رایگان) | فرادرس

Model Compression with Distillation in Python