کتاب طراحی سیستم‌های هوشمند با تمرکز بر ویژگی‌های لحظه‌ای: از مبتدی به حرفه‌ای 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 طراحی سیستم‌های هوشمند با تمرکز بر ویژگی‌های لحظه‌ای: از مبتدی به حرفه‌ای

موضوع کلی: یادگیری ماشین و پردازش داده‌های بزرگ

موضوع میانی: تولید ویژگی در زمان واقعی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین و محاسبات بزرگ داده
  • 2. مفاهیم پایه‌ای ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی
  • 3. اهمیت تولید ویژگی در زمان واقعی در کسب‌وکارهای فناورانه
  • 4. معماری کلی سیستم‌های پردازش لحظه‌ای
  • 5. مفهوم و کاربردهای ویژگی‌های باقی‌مانده (Feature Stores)
  • 6. مراحل ایجاد ویژگی‌های پایه برای مدل‌های پیش‌بینی
  • 7. طراحی pipelineهای داده برای جمع‌آوری و پیش‌پردازش لحظه‌ای
  • 8. فناوری‌ها و ابزارهای پردازش داده‌های بزرگ لحظه‌ای
  • 9. کار با Apache Kafka برای جریان‌داده واقعی
  • 10. استفاده از Apache Spark برای پردازش توزیع‌شده ویژگی‌ها
  • 11. معماری Lambda و کشف نقاط ضعف آن در تولید ویژگی
  • 12. راهکارهای مقاوم‌سازی داده‌ها در محیط‌های تولید
  • 13. مدیریت کیفیت ویژگی‌ها در زمان واقعی
  • 14. روش‌های استخراج هوشمندانه ویژگی‌های متا (مانند زمان، مکان، رفتار)
  • 15. تجزیه و تحلیل ویژگی‌های مهم بر اساس داده‌های تاریخی
  • 16. بهینه‌سازی فرآیندهای ایجاد ویژگی برای سرعت بالا
  • 17. استفاده از ماشین‌های آموزشی برای استخراج ویژگی‌های خودکار
  • 18. مدیریت نسخه‌ها و کنترل تغییرات در ویژگی‌ها
  • 19. پیاده‌سازی سیستم‌های هشدار در مورد منقطع‌بودن ویژگی‌ها
  • 20. تست و اعتبارسنجی ویژگی‌های تولیدشده در محیط شبیه‌سازی
  • 21. راهکارهای کاهش تأخیر در تولید ویژگی برای تصمیم‌گیری سریع
  • 22. یکپارچه‌سازی ویژگی‌های لحظه‌ای با مدل‌های پیش‌بینی
  • 23. مانیتورینگ و تحلیل پس از اجرا برای بهبود مداوم ویژگی‌ها
  • 24. راهکارهای مقیاس‌پذیری سیستم‌های تولید ویژگی در حجم بالا
  • 25. مدیریت هزینه و منابع در پردازش ویژگی‌های لحظه‌ای
  • 26. کیس‌استادی: پیاده‌سازی موفق یک سیستم تولید ویژگی در Lyft
  • 27. چالش‌ها و راه‌حل‌های عملی در طولاحظه‌گیری ویژگی‌ها
  • 28. آینده‌پژوهی در زمینه تولید ویژگی هوشمند و خودکار
تگ‌ها: Apache Spark Big Data Data Pipeline Feature Engineering Feature Store Kafka Lyft Machine Learning Real-time Feature Generation Real-time Processing

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.