کتاب مدیریت و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در بستر ابری Vertex AI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در بستر ابری Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مفاهیم پایه و ضرورت مهندسی ویژگی‌ها در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با پلتفرم Vertex AI و زیرساخت‌های ابری گوگل برای یادگیری ماشین
• 3. مدیریت داده‌ها و نقش Feature Store در معماری MLOps
• 4. مبانی داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته در فضای ابری
• 5. روش‌های پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مقیاس بزرگ
• 6. استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی برای بهبود دقت مدل
• 7. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای و روش‌های تبدیل داده‌های متنی
• 8. استخراج ویژگی از داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی در Vertex AI
• 9. کاربرد روش‌های کاهش ابعاد در بهینه‌سازی ویژگی‌ها
• 10. مهندسی ویژگی برای مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
• 11. پیاده‌سازی Feature Store در Vertex AI برای مدیریت داده‌های آموزشی و استنتاجی
• 12. روش‌های اشتراک‌گذاری و استفاده مجدد از ویژگی‌ها در تیم‌های داده
• 13. مدیریت نسخه‌بندی ویژگی‌ها و حفظ یکپارچگی داده‌ها
• 14. تضمین کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها در خط لوله ویژگی
• 15. اتصال منابع داده‌ای خارجی به محیط Vertex AI
• 16. طراحی پایپ‌لاین‌های خودکار برای استخراج و تبدیل ویژگی‌ها
• 17. ذخیره‌سازی آنلاین و آفلاین ویژگی‌ها در Vertex AI
• 18. بهینه‌سازی تاخیر در دسترسی به ویژگی‌ها برای سیستم‌های بلادرنگ
• 19. مانیتورینگ انحراف ویژگی‌ها و شناسایی تغییرات توزیع داده‌ها
• 20. استراتژی‌های به‌روزرسانی ویژگی‌ها در مدل‌های در حال اجرا
• 21. مدیریت دسترسی و امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
• 22. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مهندسی ویژگی‌های حجیم
• 23. مستندسازی ویژگی‌ها و ایجاد کاتالوگ جامع برای مدل‌های هوشمند
• 24. ارزیابی عملکرد مدل بر اساس کیفیت مهندسی ویژگی‌ها
• 25. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل آماری در ارزیابی ویژگی‌های تولید شده
• 26. تجمیع داده‌های چندمنبعی برای تولید ویژگی‌های ترکیبی
• 27. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای کدهای مهندسی ویژگی
• 28. مدیریت هزینه‌های پردازشی در فرآیند مهندسی ویژگی‌های ابری
• 29. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر اهمیت و تاثیرگذاری
• 30. استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیند انتخاب ویژگی
• 31. یکپارچه‌سازی مهندسی ویژگی با پایپ‌لاین‌های آموزش مدل در Vertex AI
• 32. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌های ورودی
• 33. مدیریت ویژگی‌های حساس و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در پردازش ابری
• 34. ارائه گزارش‌های تحلیلی از کارایی ویژگی‌ها در مدل‌های نهایی
• 35. بهینه‌سازی حافظه و منابع محاسباتی در محاسبات سنگین ویژگی
• 36. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی برای یادگیری عمیق
• 37. استراتژی‌های تست و استقرار (Deployment) در محیط‌های عملیاتی
• 38. حل چالش‌های هم‌راستایی داده‌های آموزشی و عملیاتی
• 39. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی خودکار ویژگی‌ها
• 40. خلاصه و چشم‌انداز آینده مهندسی ویژگی در اکوسیستم‌های ابری