stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
آزاد آمریکای ۲۰۰۹ - تک‌نفره مردان
Draw > نیمه بالایی > بخش ۳

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| دور اول | دور اول | دور اول | دور اول | دور اول | دور اول | دور اول |   |   | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم |   |   | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم |   |   | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم |
| ۴ |   ن جوکوویچ | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ا لیوبیچیچ | ۳ | ۱ | ۳ |  |  |   |   | ۴ |   ن جوکوویچ | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Q |   خ‌پ برززیکی | ۶۵ | ۳ | ۴ |  |  |   |   | Q |   ک بال | ۳ | ۴ | ۴ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Q |   ک بال | ۷ | ۶ | ۶ |  |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | ۴ |   ن جوکوویچ |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ک بک | ۶ | ۶ | ۱ | ۴ | ۳ |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | Q |   ج ویت |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   م گونزالز | ۲ | ۱ | ۶ | ۶ | ۶ |   |   |  |   م گونزالز | ۷ | ۴ | ۵ | ۲ |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Q |   ج ویت | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |   | Q |   ج ویت | ۶۳ | ۶ | ۷ | ۶ |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
| ۲۹ |   ا آندریف | ۴ | ۰ | ۲ |  |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |  |   |  |  |  |  |  |
| ۲۳ |   ف کولشرایبر | ۶ | ۶ | ۶ |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |  |   |  |  |  |   |   |
|  |   آ سپی | ۰ | ۴ | ۴ |  |  |   |   | ۲۳ |   ف کولشرایبر | ۶ | ۶ | ۰ | ۶ |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Q |   س دوارمن | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |   | Q |   س دوارمن | ۳ | ۴ | ۶ | ۲ |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ف گیل | ۳ | ۴ | ۳ |  |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | ۲۳ |   ف کولشرایبر |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   آ گولبف | ۴ | ۶ | ۵ | ۳ |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | ۱۵ |   ر استپانک |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ل مایر | ۶ | ۴ | ۷ | ۶ |  |   |   |  |   ل مایر | ۶۵ | ۳ | ۴ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   س بوللی | ۴ | ۴ | ۴ |  |  |   |   | ۱۵ |   ر استپانک | ۷ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| ۱۵ |   ر استپانک | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
Draw > نیمه بالایی > بخش ۴

| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| دور اول | دور اول | دور اول | دور اول | دور اول | دور اول | دور اول |   |   | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم | دور دوم |   |   | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم | دور سوم |   |   | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم | دور چهارم |
| ۱۰ |   ف ورداسکو | ۷ | ۶ | ۷ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ب بکر | ۵ | ۴ | ۵ |  |  |   |   | ۱۰ |   ف ورداسکو | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ف سرا | ۷ | ۷ | ۷ |  |  |   |   |  |   ف سرا | ۳ | ۰ | ۳ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ی تیپسارویچ | ۶۸ | ۶۵ | ۶۵ |  |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | ۱۰ |   ف ورداسکو |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ر کندریک | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | ۲۰ |   ت هاس |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   م واسالو آرگوئلو | ۳ | ۲ | ۲ |  |  |   |   |  |   ر کندریک | ۴ | ۴ | ۶۴ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Q |   آ فال | ۵ | ۶ | ۶۷ | ۲ |  |   |   | ۲۰ |   ت هاس | ۶ | ۶ | ۷ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
| ۲۰ |   ت هاس | ۷ | ۴ | ۷ | ۶ |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |  |   |  |  |  |  |  |
| ۲۸ |   و هانسکیو | ۱ | ۶۱۴ | ۶۵ |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |  |   |  |  |  |   |   |
|  |   ج ایسنر | ۶ | ۷ | ۷ |  |  |   |   |  |   ج ایسنر | ۶ | ۶ | ۷ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
| Q |   م ایلهان | ۳ | ۶ | ۳ | ۷ | ۷ |   |   | Q |   م ایلهان | ۳ | ۴ | ۶۱ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ک روشو | ۶ | ۳ | ۶ | ۵ | ۵ |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |  |   ج ایسنر |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   م گیکوئل | ۶ | ۵ | ۶ | ۶ |  |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   | ۵ |   ا رادیک |  |  |  |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   د تورسونوف | ۲ | ۷ | ۳ | ۳ |  |   |   |  |   م گیکوئل | ۱ | ۴ | ۴ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
|  |   ب فاو | ۱ | ۴ | ۲ |  |  |   |   | ۵ |   ا رادیک | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
| ۵ |   ا رادیک | ۶ | ۶ | ۶ |  |  |   |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |  |
قطعنامه ۶۲۴ شورای امنیت

| قطعنامهٔ شمارهٔ ۶۲۴  (سازمان ملل متحد) | قطعنامهٔ شمارهٔ ۶۲۴  (سازمان ملل متحد) |
| --- | --- |
تاریخ: ۳۰ نوامبر {{{year}}}
نوبت جلسه: ۲۸۳۱
کُد: S/RES/624 (سند)
موضوع: اسرائیل-جمهوری عربی سوریه
رأی‌گیری: ۱۵ موافق بدون مخالف بدون ممتنع
نتیجه: تصویب
اعضای شورای امنیت: اعضای شورای امنیت
اعضای دائم:  چین  فرانسه  بریتانیا  ایالات متحده آمریکا  اتحاد جماهیر شوروی
اعضای غیر دائم:  الجزایر  آرژانتین  برزیل  ایتالیا  ژاپن    نپال  سنگال  آلمان غربی  جمهوری فدرال سوسیالیستی یوگسلاوی  زامبیا
قطعنامه ۶۲۴ شورای امنیت سازمان ملل متحد که در تاریخ ۳۰ نوامبر ۱۹۸۸ تصویب شد، سندی بین‌المللی دربارهٔ اسرائیل-جمهوری عربی سوریه است. این قطعنامه طی نشست ۲۸۳۱ام با ۱۵ رای موافق، ۰ مخالف و ۰ ممتنع تصویب شد.
آرنو لاب

| 0 | 1 |
| --- | --- |
مشخصات فردی: مشخصات فردی
نام کامل: Arnaud Labbe
زاده: ۳ نوامبر ۱۹۷۶ ‏(۴۷ سال) کخیی، فرانسه
قد: ۱٫۸۳ متر (۶ فوت ۰ اینچ)
وزن: ۷۳ کیلوگرم (۱۶۱ پوند)
اطلاعات تیم: اطلاعات تیم
تیم فعلی: CC Périgueux Dordogne
نوع مسابقات: Road and cyclo-cross
نقش: Rider
تیم(های) آماتور: تیم(های) آماتور
۲۰۰۱: Cycle Poitevin
۲۰۱۰: GSC Blagnac
۲۰۱۴–: CC Périgueux Dordogne
 :  
تیم(های) حرفه‌ای: تیم(های) حرفه‌ای
۲۰۰۵: اوبر ۹۳
۲۰۰۶–۲۰۰۹: بویگ تله‌کام
۲۰۱۰–۲۰۱۳: کوفیدیس
 :  
Infobox last updated on ۲۸ ژانویه ۲۰۱۴: Infobox last updated on ۲۸ ژانویه ۲۰۱۴
آرنو لاب (فرانسوی: Arnaud Labbe‎؛ زادهٔ ۳ نوامبر ۱۹۷۶) دوچرخه‌سوار اهل فرانسه است.
از باشگاه‌هایی که در آن رکاب زده‌است می‌توان به سن میشل–اوبر۹۳، تیم دوچرخه‌سواری دیرکت انرژی و تیم دوچرخه‌سواری کوفیدیس اشاره کرد.
آنتونیو خوزه دی آلمیدا

| آنتونیو خوزه دی آلمیدا | آنتونیو خوزه دی آلمیدا |
| --- | --- |
رئیس‌جمهور پرتغال: رئیس‌جمهور پرتغال
دوره مسئولیت ۵ اکتبر ۱۹۱۹ – ۵ اکتبر ۱۹۲۳: دوره مسئولیت ۵ اکتبر ۱۹۱۹ – ۵ اکتبر ۱۹۲۳
پس از: جویو دو کانتو ای کاسترو
پیش از: مانوئل تیکسیرا گومز
نخست‌وزیر پرتغال: نخست‌وزیر پرتغال
دوره مسئولیت ۱۶ مارس ۱۹۱۶ – ۴ سپتامبر ۱۹۱۶: دوره مسئولیت ۱۶ مارس ۱۹۱۶ – ۴ سپتامبر ۱۹۱۶
رئیس‌جمهور: برناردینو ماچادو
پس از: آفونسو کوستا
پیش از: آفونسو کوستا
دوره مسئولیت ۵ اکتبر ۱۹۱۶ – ۲۵ آوریل ۱۹۱۷: دوره مسئولیت ۵ اکتبر ۱۹۱۶ – ۲۵ آوریل ۱۹۱۷
رئیس‌جمهور: برناردینو ماچادو
پس از: آفونسو کوستا
پیش از: آفونسو کوستا
 :  
اطلاعات شخصی: اطلاعات شخصی
زاده: ۲۷ ژوئیهٔ ۱۸۶۶ پادشاهی پرتغال
درگذشته: ۳۱ اکتبر ۱۹۲۹ (۶۳ سال) لیسبون، پرتغال
پیشه: سیاست‌مدار
تخصص: پزشک
امضا: 
آنتونیو خوزه دی آلمیدا (انگلیسی: António José de Almeida؛ ۲۷ ژوئیهٔ ۱۸۶۶ – ۳۱ اکتبر ۱۹۲۹) یک سیاست‌مدار اهل پرتغال بود.
آنا پاولوا

| آنا پاولوا | آنا پاولوا |
| --- | --- |
آنا پاولوا، حدود ۱۹۰۵: آنا پاولوا، حدود ۱۹۰۵
نام هنگام تولد: Анна Павловна (Матвеевна) Павлова Anna Pavlovna (Matveyevna) Pavlova
زادهٔ: ۱۲ فوریهٔ ۱۸۸۱ Ligovo، سن پترزبورگ، امپراتوری روسیه
درگذشت: ۲۳ ژانویهٔ ۱۹۳۱ (۴۹ سال) لاهه، هلند
ملیت: روسیهn
پیشه: Ballerina
سال‌های فعالیت: ۱۸۹۹–۱۹۳۱
والدین: Lyubov Feodorovna Pavlova Lazar Polyakov or Matvey Pavlov
آنا پاولوا (روسی: Анна Павловна (Матвеевна) Павлова؛ زاده ۳۱ ژانویهٔ ۱۸۸۱ درگذشته ۲۳ ژانویهٔ ۱۹۳۱) بالرین اهل روسیه بود.
آنا پاولووا یکی از پیشگامان باله و رقص پرداز روسی با تأسیس کمپانی باله خود در سال ۱۹۱۱ میلادی، اولین بالرین روسی بود که در کشورهای مختلف نمایش برگزار کرد.
باد خزانی

| «باد خزانی»> ترانه عارف قزوینی | «باد خزانی»> ترانه عارف قزوینی |
| --- | --- |
ژانر: موسیقی سنتی ایرانی
آهنگساز(ها): عارف قزوینی
ترانه‌سرا(ها): عارف قزوینی
این اثر باصدای جمال صفوی (ج.ص)، صدیق تعریف و محسن کرامتی اجرا شده است.: این اثر باصدای جمال صفوی (ج.ص)، صدیق تعریف و محسن کرامتی اجرا شده است.
«باد خزانی» تصنیفی در چهار بند از عارف قزوینی است که در آواز افشاری ساخته شد.  
از خوانندگانی که تاکنون این تصنیف را اجرا کرده‌اند می‌توان جمال صفوی (ج.ص)، صدیق تعریف و محسن کرامتی را نام برد.
ماجرای تصنیف

تاریخ دقیق خلق این تصنیف معلوم نیست اما به عنوان آخرین تصنیف در دیوان عارف آمده و او آن را طبق گفتهٔ خودش در اسفند ماه ۱۳۰۳ ه.ش در تبریز «به یاد دلاوران آذربایجانی» خوانده است.
ماریا گروموا (شناگر)

| اطلاعات شخصی | اطلاعات شخصی |
| --- | --- |
نام کامل: Maria Sergeyevna Gromova
ملیت:  روسیه
زاده: ۲۸ فوریهٔ ۱۹۸۸ ‏(۳۶ سال) مسکو،  Russia
قد: ۱٫۷۰ m (۵ ft ۷ in)
وزن: ۶۲ کیلوگرم (۱۳۷ پوند)
ورزشی: ورزشی
ورزش: شنا
گونه: Backstroke
باشگاه: Dynamo Moskva (RUS)
 :  
ماریا گروموا (به انگلیسی: Maria Gromova) (زادهٔ ۲۸ فوریهٔ ۱۹۸۸) شناگر اهل روسیه است.
قرارداد اجتماعی (کتاب)

| 0 | 1 |
| --- | --- |
Title page of the first octavo edition: Title page of the first octavo edition
نویسنده(ها): ژان-ژاک روسو
عنوان اصلی: Du contrat social ou Principes du droit politique
کشور: فرانسه
زبان: زبان فرانسوی
تاریخ نشر: 1762
قرارداد اجتماعی نام یکی از کتاب‌های ژان ژاک روسو است.
خلاصه کتاب

روسو در کتاب «قرارداد اجتماعی» از منافع ویژه‌ای که تضاد با آنها تشکیل جامعه را واجب کرده انتقاد می‌کند. او در این کتاب، مسئله اخلاق را براساس ساختارهای اجتماعی شرح می‌دهد. استدلال روسو جهت برقراری قراردادی بنیادین با جایگزین کردن اخلاق برابری و قانونی به قرارداد و حقوقی‌ست که طبیعت با نابرابری جسمی بین انسان‌ها موجب شده است. در این مقاله، نگاه انتقادی در وهله نخست متوجه موقعیت کنونی جهان و در مرحله بعد یادآوری اهمیت واحد اخلاقی است که جامعه را به عنوان مجموعه‌ای واحد تشکیل می‌دهد و در آن قانون افراد را به یکدیگر مرتبط می‌کند.
خلاصه کتاب > استدلال‌های روسو در کتاب

روسو برای دفاع از این نظر از استدلالهای مختلفی بهره می‌گیرد. استدلال‌های روسو که در چند زمینه از جمله طبیعت انسانی، مذهب، اخلاق و قانون است پیرامون یک ایده اصلی ست بین منافع مختلفی که ارتباط اجتماعی را شکل می‌دهند وجه مشترک وجود دارد و اگر موردی نبود که همه منافع به آن مربوط شوند، هیچ جامعه‌ای وجود نداشت. بر همین نفع مشترک است که جامعه باید اداره شود و قرارداد اجتماعی اثراتی دارد که بدون آنها غیرممکن است که جامعه به حیاتش ادامه دهد.
استدلال روسو با شروع از قدیمی‌ترین جوامع و تنها شکل طبیعی آن یعنی خانواده مسیری منطقی می‌پیماید. روسو سعی در نشان دادن این دارد که با اتمام نیاز بچه‌ها به پدرشان ارتباط طبیعی تغییر می‌کند و اعضای خانواده همگی به طور یکسان مستقل می‌شوند. برای رسیدن به این حد، روسو نتیجه می‌گیرد که اگر اعضای خانواده به ماندن در کنار هم ادامه دهند، به صورت طبیعی نیست بلکه اختیاری ست و خانواده فقط با قرارداد حفظ می‌شود. این آزادی مشترک نتیجه طبیعت انسانی ست. طبق نظر روسو، خانواده نخستین مدل جامعه است حاکم نقش پدر و مردم نقش بچه‌ها را دارند و همگی به طور آزاد و برابر به دنیا می‌آیند.
طبق نظر روسو، ارتباط معامله‌ای که نه تنها شهروندان ویژه را شامل می‌شود بلکه مربوط به ایجاد ارتباط بین طبقات جامعه است، به عنوان اصل اجتماعی تعریف شده که عبارت است از یک بنیان واقعی برای ارتباطات اجتماعی که از قرارداد اجتماعی روسو گسترش می‌یابد و مرجع دادن به معیار سودمندی به ویژگی اخلاقی دیگری از قرارداد اجتماعی مربوط می‌شود که از این پس برپایه تعادل منافع بین طبقات است. به جای اخلاق سودمندی مشترک برپایه قربانی کردن، توافق مادی اشتراک منافع برپایه گسترش منافع ویژه بین خودشان مد نظر است. این اخلاق اجتماعی و سیاسی بر مبنای تقدم منافع ویژه می‌باشد.
خلاصه کتاب > اتحاد اعضای اجتماع

موضوع دیگری که اهمیت دارد اتحاد اعضای اجتماع است. طبق نظر روسو، اگر دولت مثل شخصی ست که زندگی اش به اتحاد بین اعضای اجتماع وابسته است و اگر مهم‌ترین آنها بقای خود اوست، برایش نیرویی عمومی لازم است تا بتواند هر گروه را متناسب با دیگران به حرکت درآورد. چون طبیعت به هر انسان، قدرت مطلق بر همه اعضایش را می‌دهد، قرارداد اجتماعی به پیکره سیاسی قدرتی مطلق بر همه گروه‌ها را می‌دهد؛ بنابراین با پذیرفتن جامعه به عنوان ساختاری طبیعی، جامعه توانمند خواهد بود. روسو مفهوم حقوق را در نظر می‌گیرد. او سه نوع حقوق قایل است: حقوق شهروندان، حقوق حاکم و نیز حقوق طبیعی که باید برمبنای ویژگیهای انسانی باشد.
روسو استدلال می‌کند که همه مجرمینی که به حقوق اجتماعی حمله می‌کنند به عنوان آشوبگر و خائن هستند، با تجاوز به قوانین از عضو اجتماع بودن در می‌آیند و حتی با آن مقابله می‌کنند. روسو نتیجه می‌گیرد که چنین دشمن نمی‌تواند فردی اخلاقی باشد. برای روسو مجازات کردن یک مجرم قراداد ویژه‌ای ست. روسو این مجازات را قانونی طبیعی می‌داند که بدون آن جامعه نمی‌تواند ادامه حیات یابد؛ بنابراین اخلاق برای داشتن جامعه‌ای که در آن افراد به حقوق یکدیگر احترام می‌گذارند لازم است. بعد از این‌ استدلال، روسو این نظر را مطرح می‌کند که برقراری یک جامعه نیازمند تغییر اعضای آن است؛ بنابراین باید موجودیت جزئی هر انسان را به موجودیتی که هر کدام از ما از طبیعت دریافت کرده‌ایم تغییر داد. این تغییر توضیحی برای تشکیل جامعه است.
بهینه‌سازی ابرپارامترها

در یادگیری ماشین، بهینه‌سازی ابرپارامترها (به انگلیسی: Hyperparameter Optimization) یا میزان‌سازی ابرپارامتر‌ها (به انگلیسی: Hyperparameter Tuning)  مسئله‌ی یافتن یک مجموعه‌ٔ بهینه از ابرپارامتر‌ها برای یک الگوریتم یادگیری است. یک ابرپارامتر، پارامتری است که با استفاده از مقدار آن، فرایند یادگیری کنترل می‌شود. در مقابل آن، مقادیر سایر پارامترها (معمولاً وزن گره‌ها) از طریق آموزش بدست می‌آیند.
برای عمومی‌سازی و تعمیم از الگو داده‌های مختلف، مدل‌های یکسان یادگیری ماشین می‌توانند به اعمال انواع محدودیت‌ها، وزن‌ها و نرخ‌های یادگیری متفاوتی نیاز داشته باشند که آن‌ها را ابرپارامتر می‌نامیم. این ابرپارامتر‌ها باید به گونه‌ای تنظیم شوند تا مسئله‌ٔ یادگیری ماشین به صورت بهینه حل شود. مسئله‌ٔ بهینه‌سازی ابرپارمتر‌ها، یک چندتایی مرتب از ابرپارامترها پیدا می‌کند که به کمک آن‌ها مدل بهینه‌‌ای پیدا ‌شود، به گونه‌ای که مقدار یک تابع زیان از پیش تعیین شده را بر روی داده‌های مستقل کمینه کند. تابع هدف یک چندتایی مرتب از ابرپارامترها را گرفته و مقدار زیان را برمی‌گرداند. برای تخمین این تعمیم کارایی، اغلب از روش اعتبارسنجی متقابل استفاده می‌شود.
روش‌ها > جستجوی شبکه‌ای

روش سنتی اجرای بهینه‌سازی ابرپارامتر‌ها، جستجوی شبکه‌ای بوده‌ که در اصل یک جستجوی فراگیر، در زیرمجموعه‌ای از فضای ابرپارامترهای الگوریتم‌ یادگیری که به صورت دستی مشخص می‌شود، است. یک الگوریتم جستجوی شبکه‌ای باید توسط سنجه‌ای از کاریی راهنمایی شود، که معمولاً از اجرای روش اعتبارسنجی متقابل بر روی مجموعه‌ داده‌های آموزشی، یا مجموعه داده‌های اعتبارسنجی که از پیش کنار گذاشته شده است، سنجیده می‌شود.
از آنجایی که امکان دارد فضای پارامترهای یک یادگیرندهٔ ماشینی، شامل مقادیر حقیقی یا مقادیر بی‌کران برای برخی از پارامتر‌هایش باشد، در این موارد، گسسته‌سازی و تعیین کران پیش از اجرای جستجوی شبکه‌ای ضروری است.
برای نمونه، یک بردار ماشین بردار پشتیبانی رده‌بندی کننده با حاشیهٔ نرم، با استفاده از هستهٔ تابع پایهٔ شعاعی، حداقل دو ابرپارامتر دارد که برای عملکرد مناسب بر روی داده‌های دیده نشده، نیازمند بهینه‌سازی و میزان‌سازی می‌باشد: یک ثابت تنظیم  C و یک ابرپارامتر هسته  \gamma . هر دوی این پارامترها پیوسته هستند، پس برای اینکه بتوانیم جستجوی شبکه‌ای را انجام دهیم، یک مجموعهٔ متناهی از مقادیر منطقی و معقول را برای هر یک از آن‌ها تعریف می‌کنیم:
C\in \{10,100,1000\}
\gamma \in \{0.1,0.2,0.5,1.0\}
حال جستجوی شبکه‌ای به ازای هر جفت  (C,\gamma ) حاضر در ضرب کارتزین این دو مجموعه، یک ماشین بردار پشتیبانی را آموزش داده و عملکرد آن‌ها را بر روی یک مجموعه از داده‌های اعتبارسنجی از پیش کنار گذاشته شده (یا روش اعتبارسنجی متقابل درونی بر روی مجموعهٔ‌ داده‌های آموزشی، که در این صورت چندین ماشین بردار پشتیبانی به ازای هر جفت آموزش داده می‌شوند)، ارزیابی می‌کند. در نهایت الگوریتم جستجوی شبکه‌ای، ابرپارامتر‌هایی که به ازای آن‌ها بیشترین امتیاز در مرحلهٔ اعتبارسنجی بدست آمده است را به عنوان خروجی برمی‌گرداند.
جستجوی شبکه‌ای از مشقت بعدچندی رنج می‌برد ولی به علت اینکه ابرپارامترهایی که ارزیابی می‌کند عمداً مستقل از هم هستند، به آسانی می‌توان آن را به صورت موازی پردازش کرد.
روش‌ها > جستجوی تصادفی

جستجوی تصادفی به‌جای جستجوی فراگیر بر روی همهٔ ترکیب‌های ممکن، به صورت تصادفی حالاتی را انتخاب و بررسی می‌کند. این کار در حالت گسسته بودن که بالا شرح داده شد، به راحتی قابل انجام است ولی در فضاهای پیوسته و ترکیبی نیز کار می‌کند. این روش می‌تواند از روش جستجوی شبکه‌ای، به خصوص هنگامی که تعداد کمی از ابرپارامترها بر روی عملکرد نهایی الگوریتم یادگیری اثر می‌گذارند، بهتر عمل کند. در این صورت گفته می‌شود که مسئله‌ٔ بهینه‌سازی، بعد ذاتی کمی دارد. جستجوی تصادفی نیز همانند جستجوی شبکه‌ای به آسانی می‌تواند به صورت موازی پردازش می‌شود. همچنین در این روش می‌توان با تعریف توزیعی که قرار است از آن نمونه‌گیری کنیم، بر اساس دانش پیشین، عملکرد بهتری داشت. با وجود سادگی این روش، جستجوی تصادفی هنوز از مبناهای مهم به حساب می‌آید که برای مقایسهٔ عملکرد روش‌های جدید بهینه‌سازی ابرپارامترها، از آن استفاده می‌شود.
روش‌ها > بهینه‌سازی بیزی

مقالهٔ اصلی: بهینه‌ساز بیزی
بهینه‌سازی بیزی، یک روش بهینه‌‌سازی مطلق برای توابع جعبه‌ سیاه دارای نویز است. با به‌کارگیری این روش در بهینه‌سازی ابرپارامترها، بهینه‌ساز بیزی یک مدل احتمالاتی از تابعی که مقدار ابرپارامترها را به هدف ارزیابی شده بر روی مجموعه‌ داده‌های اعتبارسنجی نگاشت می‌کند، می‌سازد. سپس با ارزیابی یک ترکیب امیدبخش از ابرپارامترها بر اساس مدل فعلی، و بروزرسانی آن به صورت مکرر، بهینه‌ساز بیزی تلاش می‌کند با جمع‌آوری مشاهدات، بیشترین میزان اطلاعات ممکن را در رابطه با این تابع، و به‌طور خاص نقاط بهینهٔ آن، کسب کند. بهینه‌ساز بیزی تلاش می‌کند تا میان اکتشاف (ابرپارامترهایی که به ازایشان خروجی دارای بیشترین عدم قطعیت است) و استخراج (ابرپارامترهایی که انتظار می‌رود به نقطهٔ بهینه نزدیک باشند) تعادل ایجاد کند. به صورت عملی نشان داده شده است که در مقایسه با جستجوی شبکه‌ای و تصادفی، بهینه‌سازی بیزی با ارزیابی‌های کمتر، نتایج بهتری می‌گیرد چرا که قادر به استدلال دربارهٔ کیفیت آزمایش‌ها، پیش از اجرایشان است.
روش‌ها > بهینه‌سازی مبتنی بر گرادیان

برای برخی از الگوریتم‌های یادگیری خاص، امکان محاسبهٔ گرادیان نسبت به ابرپارامتر‌ها، و سپس بهینه‌سازی آن‌ها از راه گرادیان کاهش وجود دارد. نخستین به‌کارگیری از این روش‌ها، به مسائل شبکه‌های عصبی مربوط بوده است. زین پس، این روش‌ها به مدل‌هایی نظیر ماشین‌های بردار پشتیبان و رگرسیون لجستیک نیز توسعه داده شده‌اند.
یک روش دیگر برای بدست آوردن گرادیان نسبت به ابرپارامترها، مشتق‌گیری از مراحل یک الگوریتم‌ بهینه‌سازی تکرار شونده، به کمک مشتق‌گیری خودکار است. یک روش جدیدتر در همین راستا، استفاده از قضیهٔ تابع ضمنی برای محاسبهٔ ابرگرادیان‌ها و ارائهٔ یک تخمین پایدار از وارون هسین است. این روش با وجود میلیون‌ها ابرپارامتر نیز قابل اجرا است و تنها به حافظهٔ ثابت نیاز دارد.
در یک روش دیگر، یک ابرشبکه آموزش داده می‌شود تا بهترین تابع واکنش را تخمین بزند. یکی از فواید این روش این است که می‌تواند ابرپارامتر‌های گسسته را نیز بهینه کند. شبکه‌های خود-میزان‌ساز یک نسخه از این روش است که با به‌کارگیری از یک نمای فشرده از ابرشبکه، در استفاده از حافظه، کارآمد است. روش Δ-STN با یک بازپارامترگیری اندک از ابرشبکه، سرعت یادگیری این روش را افزایش داده است. همچنین، Δ-STN با خطی‌سازی شبکه در وزن‌هایش، تخمین بهتری از ژاکوبین بهترین واکنش ارائه می‌دهد، چرا که آثار غیرضروری غیرخطی حاصل از تغییرات بزرگ در وزن‌ها از بین می‌رود.
سوای روش‌های ابرشبکه‌ای، از روش‌های مبتنی بر گرادیان می‌توان برای بهینه‌سازی ابرپارامترهای گسسته نیز، با به‌کارگیری یک سست‌سازی پیوسته از متغیرها، استفاده کرد.  این روش‌ها به‌طور گسترده در بهینه‌سازی ابرپارامتر‌های معماری در جستجوی معماری عصبی استفاده شده‌اند.
روش‌ها > بهینه‌سازی فرگشتی

مقالهٔ اصلی: الگوریتم فرگشتی
بهینه‌سازی فرگشتی، یک روش بهینه‌‌سازی مطلق برای توابع جعبه‌ سیاه دارای نویز است. در بهینه‌سازی ابرپارامترها، بهینه‌سازی فرگشتی با استفاده از الگوریتم‌های فرگشتی، در فضای ابرپارامترهای الگوریتم یادگیری داده‌ شده به جستجو می‌پردازد. بهینه‌سازی فرگشتی ابرپارامترها، از فرایندی که برگرفته از مفهوم فرگشت در زیست‌شناسی است، پیروی می‌کند:
ساخت یک جمعیت اولیه از پاسخ‌های تصادفی (تولید چندتایی‌های تصادفی از ابرپارامترها، معمولاً بیش از ۱۰۰ عضو)
ارزیابی عضوهای جمعیت (چندتایی‌ ابرپارامتر‌ها) و بدست آوردن تابع شایستگی آن‌ها
رتبه‌بندی عضو‌های جمعیت (چندتایی ابرپارامتر‌ها) بر اساس شایستگی نسبی آن‌ها
جایگزینی عضو‌هایی از جمعیت (چندتایی ابرپارامتر‌ها) که بدترین عملکرد را داشته‌اند با چند‌تایی‌های جدید از ابرپارامتر‌ها که از طریق تقاطع و جهش ایجاد شده‌اند
تکرار مراحل ۲ تا ۴، تا هنگامی که به خروجی خرسند کننده‌ای برسیم، یا تا هنگامی که در خروجی پیشرفتی مشاهده نکنیم
بهینه‌سازی فرگشتی در بهینه‌سازی ابرپارامترها برای الگوریتم‌های آماری یادگیری ماشین، یادگیری ماشین خودکاره، شبکه‌های عصبی معمولی و جستجوی معماری شبکه‌های عصبی ژرف، و همچنین در آموختن وزن‌های شبکه‌های عصبی ژرف بکار گرفته شده‌ است.
روش‌ها > جمعیت-پایه

آموزش جمعیت-پایه یا مبتنی بر جمعیت (PBT) هم از مقادیر ابرپارامتر‌ها و هم از وزن‌های شبکه می‌آموزد. چندین فرایند یادگیری به صورت مستقل و با ابرپارامترهای مختلف با هم کار می‌کنند. همانند روش‌های فرگشتی، مدل‌هایی که عملکرد ضعیفی دارند، به‌طور مکرر توسط مدل‌هایی که مقادیر ابرپارامتر‌ها و وزن‌های برگرفته از مدل‌های با عملکرد برتر دارند، جایگزین می‌شوند. این مدل جایگزینی آغاز گرم تفاوت اصلی میان PBT و سایر روش‌های فرگشتی است. PBT به ابرپارامتر‌ها اجازهٔ تغییر را می‌دهد و به همین علت، نیاز به بهینه‌سازی آن‌ها به صورت دستی، از بین می‌رود. این فرایند هیچ فرضی دربارهٔ معماری مدل، توابع هزینه یا فرایند‌های یادگیری نمی‌کند.
PBT و نسخه‌های مختلف آن از روش‌های سازوارپذیر هستند: مقدار ابرپارامترها را به هنگام آموزش مدل‌ها بروزرسانی می‌کنند. در مقابل روش‌های سازوارناپذیر از راهبرد غیر بهینهٔ تخصیص یک مجموعه از مقادیر ثابت به عنوان ابرپارامترها در تمام طول فرایند یادگیری، بهره می‌برند.
روش‌ها > توقف زودهنگام-پایه

در حال بروز رسانی ...
روش‌ها > دیگر روش‌ها

روش‌های RBF و طیفی نیز برای این کار توسعه داده شده‌اند.
جستار‌های وابسته

یادگیری ماشین خودکاره
جستجوی معماری عصبی
XGBoost
جستجوی شبکه‌ای بر روی مقادیر مختلف دو ابرپارامتر. برای هر ابرپارامتر، ۱۰ مقدار مختلف در نظر گرفته شده است، پس در مجموع ۱۰۰ ترکیب مختلف ارزیابی و مقایسه شده‌اند. خطوط تراز آبی نواحی که نتایج قوی داشته‌اند و خطوط تراز سرخ نواحی که نتایج ضعیف داشته‌اند را نمایان می‌کنند.
جستجوی تصادفی بر روی ترکیب‌های مختلف دو ابرپارامتر. در این مثال، ۱۰۰ مقدار تصادفی، انتخاب و ارزیابی شده‌اند. میله‌های سبز رنگ نشان می‌دهند که در مقایسه با جستجوی شبکه‌ای، تعداد مقادیر بیشتری برای هر ابرپارامتر در نظر گرفته شده‌اند.
روش‌هایی همچون بهینه‌سازی بیزی به‌طور هوشمندانه‌ای، در فضای گزینه‌های احتمالی ابرپارامتر‌ها، با تصمیم گرفتن بر اساس مشاهدات گذشته دربارهٔ ترکیب بعدی که قرار است اکتشاف شود، به اکتشاف می‌پردازند.
سلبریتی سیلهویت

| 0 | 1 |
| --- | --- |
پیشینه: پیشینه
مالک: Maltese
هزینه::  ۶۴۰ میلیون دلار آمریکا
آغاز کار::  ۲۳ ژوئیه ۲۰۱۱
مشخصات اصلی: مشخصات اصلی
گنجایش::  122,210 GT
درازا::  ۳۱۵ متر (۱٬۰۳۳ فوت)
پهنا::  ۳۶٫۸ متر (۱۲۱ فوت)
سرعت::  سرعت کروز 25 mph[نیازمند منبع]
سلبریتی سیلهویت (به انگلیسی: Celebrity Silhouette) یک کشتی است که طول آن ۳۱۵ متر (۱٬۰۳۳ فوت) می‌باشد. قیمت این کشتی ۶۴۰ میلیون دلار بوده و ظرفیت ۲۸۸۶ مسافر را دارد.