کتاب راهکارهای عملیاتی یادگیری ماشین: از طراحی مدل تا پیاده‌سازی در صنعت با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملیاتی یادگیری ماشین: از طراحی مدل تا پیاده‌سازی در صنعت

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و تحلیل داده‌های کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین در صنعت
  • 2. شناسایی مسائل کسب‌وکار و تبدیل آن به مسئله یادگیری ماشین
  • 3. آشنایی با نقش‌های کلیدی در تیم‌های علوم داده
  • 4. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در تحلیل داده‌های کاربر
  • 5. آماده‌سازی و پاک‌سازی داده‌های حجیم
  • 6. روش‌های مدیریت داده‌های مفقود و نویز در مجموعه‌های آموزشی
  • 7. مهندسی ویژگی‌ها و انتخاب متغیرهای تأثیرگذار
  • 8. کاهش ابعاد و تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای بهینه‌سازی مدل
  • 9. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع داده و خروجی مورد انتظار
  • 10. مبانی یادگیری نظارت‌شده و رگرسیون خطی
  • 11. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم‌های درخت تصمیم و جنگل تصادفی
  • 12. ماشین‌های بردار پشتیبان و کاربرد آن‌ها در تفکیک داده‌ها
  • 13. یادگیری بدون نظارت و روش‌های خوشه‌بندی داده‌ها
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌ها با معیارهای دقت، فراخوانی و F1-Score
  • 15. پیش‌گیری از بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. تنظیم ابرپارامترها برای افزایش کارایی مدل
  • 17. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع و اطمینان از تعمیم‌پذیری
  • 18. آشنایی با شبکه‌های عصبی مصنوعی و یادگیری عمیق
  • 19. کاربردهای یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 21. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده برای پردازش بلادرنگ
  • 22. مفاهیم پایه در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. آشنایی با ابزارهای مدیریت نسخه‌گذاری مدل‌ها
  • 24. نظارت بر عملکرد مدل در محیط عملیاتی و شناسایی دریفت داده
  • 25. استفاده از کانتینرها برای بسته‌بندی و توزیع مدل‌های هوش مصنوعی
  • 26. امنیت و تاب‌آوری در سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 27. مدیریت چرخه‌های بازآموزی و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 28. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین و ارائه گزارش به مدیران
  • 29. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین و استانداردهای فنی
  • 30. تحلیل موارد مطالعاتی موفق در صنعت ایران
  • 31. چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در سازمان‌های بزرگ
  • 32. اخلاق حرفه‌ای در توسعه سیستم‌های هوشمند
  • 33. آینده یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال کشور
تگ‌ها: پایتون برای یادگیری ماشین پردازش داده‌های بزرگ تحلیل داده توسعه نرم‌افزار هوشمند علم داده مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین یادگیری ماشین صنعتی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.