دوره یادگیری ماشین توزیع‌شده بر روی دستگاه همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره یادگیری ماشین توزیع‌شده بر روی دستگاه

موضوع کلی: برنامه نویسی سیستم و سخت افزار

موضوع میانی: پردازش داده های عظیم در سطح دستگاه

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 2. معماری‌های توزیع‌شده برای یادگیری ماشین
• 3. چارچوب‌های پردازش داده‌های بزرگ
• 4. آشنایی با هادوپ و اکوسیستم آن
• 5. مقدمه‌ای بر اسپارک
• 6. اسپارک: پردازش دسته‌ای داده‌ها
• 7. اسپارک: پردازش جریانی داده‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر تنسورفلو توزیع‌شده
• 9. تنسورفلو: استقرار مدل‌ها در محیط توزیع‌شده
• 10. پایتون و یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 11. کتابخانه‌های پایتون برای یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 12. جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها در محیط توزیع‌شده
• 13. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
• 14. مهندسی ویژگی در مقیاس بزرگ
• 15. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 16. الگوریتم‌های رگرسیون خطی توزیع‌شده
• 17. الگوریتم‌های رگرسیون لجستیک توزیع‌شده
• 18. درخت‌های تصمیم‌گیری توزیع‌شده
• 19. جنگل تصادفی توزیع‌شده
• 20. ماشین‌های بردار پشتیبان توزیع‌شده
• 21. خوشه‌بندی K-Means توزیع‌شده
• 22. خوشه‌بندی سلسله مراتبی توزیع‌شده
• 23. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 24. اعتبارسنجی متقابل در محیط توزیع‌شده
• 25. بهینه‌سازی هایپرپارامترها
• 26. مقایسه چارچوب‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 27. بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های توزیع‌شده
• 28. استفاده از GPU در یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 29. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 30. مانیتورینگ و مدیریت منابع در محیط توزیع‌شده
• 31. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده در ابر
• 32. یادگیری تقویتی توزیع‌شده
• 33. شبکه‌های عصبی کانولوشنال توزیع‌شده
• 34. شبکه‌های عصبی بازگشتی توزیع‌شده
• 35. پردازش زبان طبیعی توزیع‌شده
• 36. تحلیل احساسات در مقیاس بزرگ
• 37. تشخیص الگو در داده‌های تصویر توزیع‌شده
• 38. یادگیری ماشین توزیع‌شده برای داده‌های سری زمانی
• 39. پیش‌بینی تقاضا با استفاده از یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 40. تشخیص تقلب با استفاده از یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 41. توصیه‌گرهای توزیع‌شده
• 42. یادگیری ماشین توزیع‌شده برای داده‌های گراف
• 43. مباحث پیشرفته در یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 44. چالش‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 45. آینده یادگیری ماشین توزیع‌شده