فلش‌کارت‌های آموزشی پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از زبان Scala و چارچوب Apache Spark

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از زبان Scala و چارچوب Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش کلان‌داده و یادگیری ماشین توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی زبان برنامه‌نویسی اسکالا برای تحلیل داده
• 2. آشنایی با معماری و اکوسیستم آپاچی اسپارک
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش توزیع‌شده
• 4. آشنایی با ساختار داده‌های انعطاف‌پذیر RDD در اسپارک
• 5. کار با دیتافریم‌ها و دیتاست‌ها در اسپارک اس‌کیوال
• 6. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملیات در اسپارک
• 7. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش آن در کلان‌داده
• 8. آشنایی با کتابخانه MLlib در آپاچی اسپارک
• 9. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 10. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از توابع تبدیل
• 11. تکنیک‌های مدیریت داده‌های مفقود و داده‌های پرت در اسپارک
• 12. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی با استفاده از اسکالا
• 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطای پیش‌بینی
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
• 15. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از درخت تصمیم توزیع‌شده
• 16. کاربرد جنگل‌های تصادفی در حل مسائل طبقه‌بندی پیچیده
• 17. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در مقیاس بزرگ
• 18. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای تحلیل خوشه‌ای
• 19. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تجزیه مقادیر منفرد
• 20. استخراج ویژگی‌های متنی و پردازش زبان طبیعی با اسپارک
• 21. مدل‌سازی احتمالی و طبقه‌بندی بیز ساده
• 22. استفاده از الگوریتم‌های گرادیان کاهشی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 23. تنظیم فراپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
• 24. استفاده از پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در اسپارک
• 25. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
• 26. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
• 27. مانیتورینگ و عیب‌یابی پردازش‌های توزیع‌شده در اسپارک
• 28. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل با استفاده از کشینگ
• 29. بررسی مفاهیم موازی‌سازی و توزیع بار در کلاسترها
• 30. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پردازش‌های اسپارک
• 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
• 32. به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های بلادرنگ
• 33. مدیریت خطاهای رایج در محاسبات توزیع‌شده
• 34. بهینه‌سازی کدهای اسکالا برای پردازش‌های سنگین
• 35. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
• 36. مطالعه موردی تحلیل پیش‌بینانه در داده‌های صنعتی
• 37. مطالعه موردی پیش‌بینی رفتارهای سیستم‌های بزرگ مقیاس
• 38. استفاده از الگوهای طراحی تابعی در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
• 39. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
• 40. ارائه نتایج و گزارش‌دهی از مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس کلان