کتاب مهندسی خط لوله یادگیری ماشین با مدلهای بازیگر توزیعشده با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مهندسی خط لوله یادگیری ماشین با مدلهای بازیگر توزیعشده
موضوع کلی: مهندسی داده و یادگیری ماشین
موضوع میانی: مقیاسپذیری و توزیع شده
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر خط لولههای یادگیری ماشین
- 2. چالشهای مقیاسپذیری در خط لولههای ML
- 3. معماری مبتنی بر بازیگر: اصول و مفاهیم
- 4. بازیگر چیست و چرا به آن نیاز داریم؟
- 5. مقایسه مدلهای بازیگر با معماریهای سنتی
- 6. انتخاب فریمورک بازیگر مناسب (Akka, Ray, Dask)
- 7. نصب و پیکربندی فریمورک بازیگر انتخابی
- 8. پیادهسازی یک خط لوله ساده ML با بازیگرها
- 9. مدیریت حالت (State Management) در بازیگرها
- 10. ارتباط بین بازیگرها: الگوهای ارتباطی
- 11. الگوهای تحمل خطا (Fault Tolerance) در سیستمهای بازیگر
- 12. مقیاسپذیری افقی با بازیگرها
- 13. توزیع دادهها در خط لوله ML با استفاده از بازیگرها
- 14. پردازش موازی دادهها با بازیگرها
- 15. بهینهسازی عملکرد خط لوله ML با بازیگرها
- 16. مانیتورینگ و لاگبرداری از خط لولههای ML توزیعشده
- 17. عیبیابی و رفع مشکلات در سیستمهای بازیگر
- 18. تست و اعتبارسنجی خط لولههای ML توزیعشده
- 19. استفاده از بازیگرها برای استقرار مدلهای ML
- 20. مدیریت نسخهها و بهروزرسانی مدلها با بازیگرها
- 21. پیادهسازی خط لوله آموزش مدل با بازیگرها
- 22. خط لولههای استنتاج (Inference) با بازیگرها
- 23. استفاده از بازیگرها برای پیشپردازش دادهها
- 24. استفاده از بازیگرها برای پسپردازش دادهها
- 25. طراحی و پیادهسازی صفهای پیام (Message Queues) با بازیگرها
- 26. امنیت در خط لولههای ML توزیعشده
- 27. بهینهسازی مصرف منابع (CPU, Memory) در خط لولههای ML
- 28. استفاده از بازیگرها برای مدیریت منابع
- 29. ادغام خط لولههای ML با سیستمهای موجود
- 30. استفاده از بازیگرها برای ساخت APIهای ML
- 31. استفاده از Kubernetes برای استقرار خط لولههای ML مبتنی بر بازیگر
- 32. استفاده از Docker برای کانتینرایز کردن خط لولههای ML
- 33. معرفی ابزارهای CI/CD برای خط لولههای ML
- 34. بهترین شیوهها برای توسعه خط لولههای ML با بازیگرها
- 35. مطالعه موردی: پیادهسازی یک خط لوله پردازش تصویر با بازیگرها
- 36. مطالعه موردی: پیادهسازی یک خط لوله پردازش زبان طبیعی با بازیگرها
- 37. مقایسه فریمورکهای بازیگر: Akka vs Ray vs Dask
- 38. آینده خط لولههای ML توزیعشده مبتنی بر بازیگر
تگها:
akka
dask
data engineering
distributed actors
docker
fault tolerance
kubernetes
machine learning pipelines
message queues
microservices
mlops
python
ray
scalability
state management
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.