فلش‌کارت‌های آموزشی تخصیص بهینه منابع محاسباتی در یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تخصیص بهینه منابع محاسباتی در یادگیری ماشین

موضوع کلی: طراحی سازوکار (Mechanism Design)

موضوع میانی: طراحی سازوکار در مسائل بهینه‌سازی در سیستم‌های داده غیرقابل داده غیرقابل توسعه نوین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. بهینه‌سازی تخصیص حافظه در مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. مدیریت منابع پردازشی در الگوریتم‌های یادگیری عمیق
• 3. معماری‌های موازی برای آموزش شبکه‌های عصبی
• 4. توزیع محاسبات در خوشه‌های کامپیوتری
• 5. استفاده از پردازنده‌های گرافیکی (GPU) در یادگیری ماشین
• 6. مقایسه عملکرد CPU و GPU در آموزش مدل‌ها
• 7. بهینه‌سازی کد برای افزایش سرعت آموزش
• 8. تکنیک‌های کاهش مصرف انرژی در محاسبات یادگیری ماشین
• 9. استفاده از کتابخانه‌های بهینه‌سازی شده برای یادگیری ماشین
• 10. نظارت بر منابع سیستم در حین آموزش مدل
• 11. پیش‌بینی نیازهای منابع برای مدل‌های بزرگ
• 12. تخصیص خودکار منابع بر اساس بار کاری
• 13. مقایسه روش‌های مختلف تخصیص منابع
• 14. استفاده از مجازی‌سازی برای مدیریت منابع
• 15. بهینه‌سازی تخصیص منابع در محیط‌های ابری
• 16. مقایسه سرویس‌های ابری برای یادگیری ماشین
• 17. استفاده از کانتینرها (Docker) برای بسته‌بندی و توزیع مدل‌ها
• 18. تخصیص منابع در سیستم‌های توزیع‌شده
• 19. مدیریت حافظه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 20. بهینه‌سازی دسترسی به داده‌ها برای کاهش گلوگاه‌ها
• 21. استفاده از حافظه نهان (Cache) برای افزایش سرعت
• 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش مصرف حافظه
• 23. کاهش دقت محاسبات برای بهبود عملکرد
• 24. Quantization در مدل‌های یادگیری ماشین
• 25. Pruning در شبکه‌های عصبی
• 26. Knowledge Distillation برای انتقال دانش مدل
• 27. استفاده از الگوریتم‌های نمونه‌برداری برای کاهش حجم داده
• 28. بهینه‌سازی Batch Size برای افزایش سرعت آموزش
• 29. Gradient Accumulation برای مدل‌های بزرگ
• 30. استفاده از Mixed Precision Training
• 31. تخصیص منابع در یادگیری تقویتی
• 32. بهینه‌سازی Hyperparameterها برای کاهش زمان آموزش
• 33. یادگیری انتقال (Transfer Learning) برای کاهش نیاز به منابع
• 34. Fine-tuning مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
• 35. استفاده از Auto-ML برای بهینه‌سازی خودکار مدل
• 36. بهینه‌سازی تخصیص منابع برای یادگیری فدرال
• 37. محافظت از حریم خصوصی در یادگیری فدرال
• 38. تخصیص منابع در یادگیری پیوسته (Continual Learning)
• 39. مقابله با فراموشی فاجعه‌بار در یادگیری پیوسته
• 40. بهینه‌سازی تخصیص منابع برای یادگیری خودنظارتی
• 41. تکنیک‌های کاهش ابعاد داده
• 42. انتخاب ویژگی‌های مهم برای کاهش پیچیدگی مدل
• 43. استفاده از روش‌های Ensemble Learning
• 44. بهینه‌سازی تخصیص منابع برای مدل‌های گراف
• 45. پردازش گراف‌های بزرگ در یادگیری ماشین