کتاب تضمین کیفیت داده برای مدل‌های یادگیری ماشین با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
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 تضمین کیفیت داده برای مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model governance best practices

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی کیفیت داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت داده‌های با کیفیت در مدل‌سازی
  • 3. انواع داده‌های ساخت‌یافته و غیرساخت‌یافته
  • 4. معرفی چرخه‌ی عمر کیفیت داده
  • 5. روش‌های جمع‌آوری داده‌های صحیح و کامل
  • 6. شناسایی منابع داده‌های نامعتبر
  • 7. تکنیک‌های پاکسازی داده‌های پرت
  • 8. مدیریت داده‌های گم‌شده
  • 9. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 10. تغییر فرمت داده‌ها و یکپارچه‌سازی
  • 11. اعتبارسنجی داده‌ها با استفاده از قواعد کسب‌وکار
  • 12. مقایسه داده‌ها با منابع خارجی
  • 13. روش‌های تشخیص و اصلاح خطاهای تایپی
  • 14. استفاده از عبارات با قاعده برای اعتبارسنجی داده‌ها
  • 15. تکنیک‌های داده‌کاوی برای شناسایی الگوهای نامعمول
  • 16. بررسی همبستگی بین ویژگی‌های داده
  • 17. روش‌های کاهش ابعاد داده
  • 18. تبدیل داده‌ها برای بهبود عملکرد مدل
  • 19. انتخاب ویژگی‌های مهم
  • 20. مهندسی ویژگی برای افزایش دقت مدل
  • 21. اثر داده‌های نامتعادل بر عملکرد مدل
  • 22. تکنیک‌های مقابله با داده‌های نامتعادل
  • 23. ارزیابی کیفیت داده‌ها با متریک‌های آماری
  • 24. مصورسازی داده‌ها برای شناسایی مشکلات کیفی
  • 25. ابزارهای خودکار برای ارزیابی کیفیت داده‌ها
  • 26. مقدمه‌ای بر داده‌پردازی ابری
  • 27. امنیت داده‌ها و حفظ حریم خصوصی
  • 28. تطبیق داده‌ها با قوانین و مقررات
  • 29. نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری‌های هوشمند
  • 30. چالش‌های کیفیت داده در داده‌های بزرگ
  • 31. روش‌های نمونه‌برداری از داده‌ها
  • 32. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای ارتقای کیفیت داده
  • 33. تکنیک‌های یادگیری فعال برای انتخاب داده‌های آموزشی
  • 34. بهبود کیفیت داده با استفاده از بازخورد کاربران
  • 35. مونیتورینگ مداوم کیفیت داده‌ها
  • 36. استراتژی‌های مدیریت کیفیت داده در سازمان
  • 37. معرفی فریم‌ورک‌های کیفیت داده
  • 38. استفاده از فرآیندهای Agile در مدیریت کیفیت داده
  • 39. مستندسازی فرآیندهای کیفیت داده
  • 40. آموزش و ارتقای آگاهی کارکنان در زمینه کیفیت داده
  • 41. اندازه‌گیری بازگشت سرمایه (ROI) پروژه‌های کیفیت داده

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.