کتاب صوتی آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با سرویس‌های ابری آمازون (AWS) و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع مهندسی یادگیری ماشین با سرویس‌های ابری آمازون (AWS) و پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در فضای ابری (Cloud Machine Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی رایانش ابری در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 2. معرفی سرویس‌های یادگیری ماشین در آمازون وب سرویس
• 3. امنیت و مدیریت دسترسی در محیط‌های یادگیری ماشین ابری
• 4. آماده‌سازی داده‌ها برای آموزش مدل در محیط ابری
• 5. استفاده از سرویس آمازون اس تری برای ذخیره‌سازی داده‌های آموزشی
• 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های کلان با استفاده از آمازون گلو
• 7. معرفی محیط توسعه یکپارچه آمازون سیج‌میکر
• 8. مدیریت نوت‌بوک‌های سیج‌میکر برای تحلیل داده‌ها
• 9. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسائل یادگیری نظارت‌شده
• 10. آموزش مدل‌های رگرسیون در فضای ابری
• 11. آموزش مدل‌های طبقه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌های داخلی سیج‌میکر
• 12. استفاده از کانتینرهای داکر برای آموزش مدل‌های سفارشی
• 13. بهینه‌سازی ابرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 14. پیاده‌سازی آموزش توزیع‌شده برای مدل‌های بزرگ
• 15. مدیریت منابع محاسباتی و انتخاب نوع نمونه‌های ابری
• 16. نظارت بر فرآیند آموزش مدل با استفاده از سیج‌میکر ترنینگ
• 17. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز در محیط ابری آمازون
• 18. مدیریت نسخه‌های مدل با استفاده از آمازون سیج‌میکر مدل رجیستری
• 19. ارزیابی عملکرد مدل‌های آموزشی بر اساس معیارهای استاندارد
• 20. استفاده از تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در فضای ابری
• 21. بهینه‌سازی مصرف حافظه و پردازنده در آموزش مدل
• 22. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های آموزشی در پاسخ به حجم داده
• 23. استفاده از سرویس‌های پیش‌پردازش داده برای کاهش نویز
• 24. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین با آمازون سیج‌میکر پایپ‌لاینز
• 25. خودکارسازی مراحل آموزش مدل با جریان‌های کاری ابری
• 26. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش زمان آموزش
• 27. مانیتورینگ خطاها و اشکال‌زدایی مدل‌های در حال آموزش
• 28. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مختلف داده آموزشی
• 29. استفاده از سرویس‌های تحلیل داده‌های حجیم در کنار یادگیری ماشین
• 30. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 31. مدیریت هزینه‌های آموزش مدل در محیط ابری
• 32. استفاده از مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده در آمازون سیج‌میکر جامپ‌استارت
• 33. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی مدل‌های بهینه
• 34. امنیت داده‌ها در حین فرآیند آموزش مدل
• 35. انطباق با استانداردهای حریم خصوصی در پردازش‌های ابری
• 36. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از مرحله استقرار
• 37. مستندسازی فرآیند آموزش و نتایج آزمایش‌ها
• 38. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های ساختاریافته
• 39. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند در محیط ابری
• 40. به‌کارگیری بهترین شیوه‌های مهندسی داده برای مدل‌های هوش مصنوعی