کتاب صوتی پیاده‌سازی یادگیری شایعه‌ای (Gossip Learning) در پایتون

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی یادگیری شایعه‌ای (Gossip Learning) در پایتون

موضوع کلی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و الگوریتم‌های غیرمتمرکز

موضوع میانی: سیستم‌های یادگیری همتا به همتا (Peer-to-Peer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مفاهیم پایه یادگیری شایعه‌ای در سیستم‌های توزیع‌شده
• 2. معماری همتا به همتا در یادگیری توزیع‌شده
• 3. بررسی پروتکل Gossip در شبکه‌های غیرمتمرکز
• 4. راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای یادگیری توزیع‌شده
• 5. ایجاد یک گره ساده با سوکت‌های پایتون
• 6. پیاده‌سازی مکانیسم ارسال پیام تصادفی بین گره‌ها
• 7. الگوریتم انتشار اطلاعات به روش Push
• 8. الگوریتم انتشار اطلاعات به روش Pull
• 9. الگوریتم انتشار اطلاعات به روش Push-Pull
• 10. مدل‌سازی شبکه همتا به همتا با لیست گره‌ها
• 11. مدیریت ورود و خروج گره‌ها در شبکه
• 12. همگام‌سازی وزن‌های مدل بین گره‌ها
• 13. پیاده‌سازی تابع تبادل وزن با پروتکل Gossip
• 14. مدل تجمع وزن‌ها با میانگین‌گیری ساده
• 15. معرفی مدل رگرسیون خطی برای یادگیری توزیع‌شده
• 16. آموزش مدل رگرسیون خطی با داده‌های محلی
• 17. ارسال گرادیان‌ها به جای وزن‌های کامل
• 18. پیاده‌سازی الگوریتم Stochastic Gradient Descent توزیع‌شده
• 19. مدیریت ناهمگونی داده‌ها بین گره‌ها
• 20. روش همگرایی در یادگیری شایعه‌ای
• 21. پیاده‌سازی شبکه با کتابخانه asyncio
• 22. مدیریت خطا و ازکارافتادگی گره‌ها
• 23. استفاده از کتابخانه ZeroMQ برای ارتباطات
• 24. پیاده‌سازی مکانیسم heartbeat برای تشخیص گره‌های فعال
• 25. مدیریت تاخیر در شبکه و بسته‌های گمشده
• 26. آموزش مدل طبقه‌بندی با یادگیری شایعه‌ای
• 27. معرفی الگوریتم Averaging در Gossip Learning
• 28. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی کامل
• 29. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی تصادفی
• 30. مقایسه توپولوژی‌های مختلف در یادگیری شایعه‌ای
• 31. مدیریت نرخ یادگیری در محیط توزیع‌شده
• 32. تکنیک‌های فشرده‌سازی پیام برای کاهش پهنای باند
• 33. پیاده‌سازی quantization برای وزن‌های مدل
• 34. معرفی الگوریتم Gossip با نویز برای حریم خصوصی
• 35. مدیریت امنیت در ارتباطات همتا به همتا
• 36. رمزنگاری پیام‌ها با کتابخانه cryptography
• 37. پیاده‌سازی احراز هویت گره‌ها
• 38. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در شبکه
• 39. روش تشخیص ناسازگاری در وزن‌های دریافتی
• 40. آموزش مدل شبکه عصبی ساده با یادگیری شایعه‌ای
• 41. پیاده‌سازی لایه‌های شبکه عصبی توزیع‌شده
• 42. مدیریت به‌روزرسانی همزمان چندین گره
• 43. معرفی الگوریتم Gossip با همسایه‌های انتخابی
• 44. پیاده‌سازی الگوریتم انتخاب همسایه بر اساس معیار شباهت
• 45. مدیریت توزیع داده‌های غیرمتعادل بین گره‌ها
• 46. تکنیک‌های افزایش سرعت همگرایی
• 47. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی تطبیقی
• 48. مدیریت حافظه محدود در گره‌های ضعیف
• 49. معرفی روش Decentralized Parallel SGD
• 50. پیاده‌سازی الگوریتم AllReduce با روش Gossip
• 51. مقایسه عملکرد با یادگیری متمرکز
• 52. ارزیابی دقت مدل پس از همگرایی
• 53. معرفی معیارهای ارزیابی در یادگیری توزیع‌شده
• 54. پیاده‌سازی logging و مانیتورینگ برای شبکه
• 55. مدیریت لاگ‌ها و خطاها با کتابخانه logging
• 56. تست شبکه با شبیه‌سازی گره‌های مجازی
• 57. پیاده‌سازی تست واحد برای توابع Gossip
• 58. مدیریت مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد گره‌ها
• 59. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
• 60. معرفی کتابخانه Ray برای یادگیری توزیع‌شده
• 61. پیاده‌سازی Gossip Learning با Ray
• 62. مدیریت منابع محاسباتی در محیط توزیع‌شده
• 63. معرفی الگوریتم Gossip با توپولوژی درختی
• 64. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی حلقه‌ای
• 65. مقایسه توپولوژی‌های Gossip از نظر سرعت و پایداری
• 66. مدیریت ناهمزمانی در به‌روزرسانی گره‌ها
• 67. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip ناهمزمان
• 68. معرفی روش Byzantine Fault Tolerance در Gossip
• 69. پیاده‌سازی مکانیسم مقاوم در برابر گره‌های مخرب
• 70. مدیریت حریم خصوصی داده‌ها با تفاضلی
• 71. پیاده‌سازی Differential Privacy در یادگیری شایعه‌ای
• 72. مدیریت توزیع داده‌های برچسب‌گذاری نشده
• 73. معرفی یادگیری نیمه‌نظارتی در محیط توزیع‌شده
• 74. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با داده‌های جریانی
• 75. مدیریت به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 76. معرفی یادگیری تقویتی توزیع‌شده با Gossip
• 77. پیاده‌سازی یک پروژه عملی نهایی