دوره استفاده از یادگیری ماشین توزیعی برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های شخصی در محیط HPC همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استفاده از یادگیری ماشین توزیعی برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های شخصی در محیط HPC

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC)

موضوع میانی: HPC و مدلسازی سیستم‌های جبر جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شخصی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیعی
• 2. مبانی محاسبات با کارایی بالا (HPC)
• 3. معماری سیستم‌های HPC
• 4. چارچوب‌های یادگیری ماشین توزیعی: معرفی و مقایسه
• 5. نقش داده‌های شخصی در یادگیری ماشین
• 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های شخصی
• 7. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های شخصی
• 8. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد در داده‌های شخصی
• 9. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای داده‌های شخصی
• 10. شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی داده‌های شخصی
• 11. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای داده‌های شخصی
• 12. خوشه‌بندی K-means بر روی داده‌های توزیع‌شده
• 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی برای داده‌های شخصی
• 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
• 15. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
• 16. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 17. بهینه‌سازی عملکرد در محیط HPC
• 18. استفاده از کتابخانه‌های موازی برای یادگیری ماشین
• 19. مفاهیم توزیع داده در یادگیری ماشین
• 20. استراتژی‌های تقسیم داده: داده‌محور و مدل‌محور
• 21. موازنه بار در محاسبات توزیعی
• 22. سیستم‌های مدیریت خوشه: SLURM، PBS، Kubernetes
• 23. نوشتن کد موازی با استفاده از MPI
• 24. نوشتن کد موازی با استفاده از OpenMP
• 25. استفاده از Apache Spark برای یادگیری ماشین
• 26. استفاده از TensorFlow در محیط توزیعی
• 27. استفاده از PyTorch در محیط توزیعی
• 28. بهینه‌سازی حافظه در یادگیری ماشین توزیعی
• 29. مدیریت خطا و تحمل پذیری در سیستم‌های توزیعی
• 30. امنیت داده‌های شخصی در یادگیری ماشین
• 31. حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری ماشین
• 32. یادگیری فدرال: مفاهیم و کاربردها
• 33. محافظت از حریم خصوصی با استفاده از رمزنگاری همومورفیک
• 34. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
• 35. روش‌های تجسم داده‌های یادگیری ماشین
• 36. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در تشخیص تقلب
• 37. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در پیش‌بینی رفتار مشتری
• 38. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در تشخیص پزشکی
• 39. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در پردازش زبان طبیعی
• 40. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین توزیعی
• 41. روش‌های انتخاب مدل در یادگیری ماشین
• 42. استفاده از GPU در یادگیری ماشین توزیعی
• 43. مبانی مجازی‌سازی و контейнеризация
• 44. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار مدل‌ها
• 45. مانیتورینگ و مدیریت سیستم‌های یادگیری ماشین توزیعی
• 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات HPC
• 47. تحلیل هزینه-فایده یادگیری ماشین توزیعی
• 48. مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL برای داده‌های بزرگ
• 49. استفاده از Hadoop و Hive برای پردازش داده‌های بزرگ
• 50. چالش‌ها و راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های شخصی
• 51. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
• 52. بهینه‌سازی I/O در محیط HPC
• 53. مفاهیم شبکه در محیط HPC
• 54. آینده یادگیری ماشین توزیعی و HPC
• 55. مطالعه موردی: طبقه‌بندی تصاویر در مقیاس بزرگ
• 56. مطالعه موردی: خوشه‌بندی داده‌های ژنومیک
• 57. مطالعه موردی: پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری ماشین
• 58. استفاده از روش‌های ensemble در یادگیری ماشین توزیعی
• 59. بهبود دقت مدل با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی
• 60. یادگیری تقویتی در محیط توزیعی
• 61. تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی (UMAP, t-SNE)
• 62. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 63. مدیریت نسخه‌های کد و داده در پروژه‌های بزرگ
• 64. روش‌های مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 65. استفاده از CI/CD در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 66. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 67. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های شخصی در ایران
• 68. استانداردهای امنیتی داده در محیط HPC