اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی برای چالش‌های مقیاس‌پذیری و پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده با Ray

کتاب راهکارهای عملی برای چالش‌های مقیاس‌پذیری و پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده با Ray

تگ‌ها: MLOps Ray Ray framework سیستم‌های توزیع‌شده مشاهده‌پذیری ML مقیاس‌پذیری ML مهندسی ML یادگیری ماشین توزیع‌شده

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای عملی برای چالش‌های مقیاس‌پذیری و پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده با Ray

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های توزیع‌شده

موضوع میانی: توسعه و استقرار سیستم‌های یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 2. مفاهیم کلیدی در Ray
  • 3. معماری Ray: اجزا و عملکرد
  • 4. مدیریت منابع در Ray
  • 5. برنامه‌نویسی موازی با Ray
  • 6. توزیع محاسبات با Ray Tasks
  • 7. مدیریت حالت توزیع‌شده با Ray Actors
  • 8. طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر با Ray
  • 9. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با Ray
  • 10. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین
  • 11. چالش‌های مقیاس‌پذیری در مدل‌های بزرگ
  • 12. تکنیک‌های مقیاس‌پذیری عمودی و افقی
  • 13. استفاده از Ray برای مقیاس‌پذیری عمودی
  • 14. استفاده از Ray برای مقیاس‌پذیری افقی
  • 15. پردازش داده‌های بزرگ با Ray Data
  • 16. آموزش موازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 17. آموزش توزیع‌شده با Ray Train
  • 18. استراتژی‌های موازی‌سازی داده و مدل
  • 19. مدیریت هایپرپارامترها با Ray Tune
  • 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ
  • 21. تنظیم دقیق مدل با Ray Tune
  • 22. مقدمه‌ای بر پایش سیستم‌های توزیع‌شده
  • 23. اهمیت پایش در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 24. مفهوم Observability در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 25. ابزارهای پایش در Ray
  • 26. لاگ‌برداری و تحلیل لاگ‌ها در Ray
  • 27. ردیابی (Tracing) در Ray
  • 28. متریک‌ها و داشبوردهای پایش
  • 29. پایش عملکرد Ray Tasks و Actors
  • 30. تشخیص و رفع اشکال در سیستم‌های Ray
  • 31. مدیریت خطا و تحمل خطا در Ray
  • 32. استراتژی‌های بازگشت‌پذیری (Resilience)
  • 33. استقرار Ray بر روی خوشه‌های مختلف
  • 34. استقرار Ray بر روی Kubernetes
  • 35. استقرار Ray بر روی AWS/GCP/Azure
  • 36. مدیریت امنیت در Ray
  • 37. ملاحظات امنیتی در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 38. اصول رمزنگاری در Ray
  • 39. مدیریت دسترسی در Ray
  • 40. استقرار ایمن Ray
  • 41. بهینه‌سازی مصرف منابع در Ray
  • 42. کاهش هزینه‌های محاسباتی با Ray
  • 43. مدیریت حافظه در Ray
  • 44. مدیریت I/O در Ray
  • 45. مقدمه‌ای بر مهندسی داده برای ML
  • 46. پایپ‌لاین‌های داده مقیاس‌پذیر
  • 47. پردازش و تبدیل داده با Ray Data
  • 48. پاکسازی و اعتبارسنجی داده‌ها
  • 49. ویژه‌سازی داده‌ها برای ML
  • 50. پیش‌پردازش داده‌ها برای مدل‌های توزیع‌شده
  • 51. استفاده از Ray برای ETL توزیع‌شده
  • 52. مدیریت گردش کار (Workflow) در ML
  • 53. گردش کارهای پیچیده با Ray Workflows
  • 54. ارتباط با سیستم‌های خارجی
  • 55. مدیریت پایگاه‌های داده در محیط توزیع‌شده
  • 56. ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ
  • 57. دسترسی به داده‌ها در محیط توزیع‌شده
  • 58. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی توزیع‌شده
  • 59. چارچوب‌های RL در Ray
  • 60. آموزش عامل‌های RL مقیاس‌پذیر
  • 61. شبیه‌سازی محیط‌های پیچیده برای RL
  • 62. ارزیابی عملکرد عامل‌های RL
  • 63. مقدمه‌ای بر یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 64. تنظیم دقیق مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده
  • 65. استفاده از Ray برای یادگیری انتقالی
  • 66. کاربرد Ray در پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 67. مدل‌های زبانی بزرگ و مقیاس‌پذیری
  • 68. آموزش و استقرار مدل‌های NLP با Ray
  • 69. کاربرد Ray در بینایی کامپیوتر (CV)
  • 70. مدل‌های پردازش تصویر و ویدئو
  • 71. آموزش و استقرار مدل‌های CV با Ray
  • 72. مقدمه‌ای بر یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 73. چالش‌های یادگیری فدرال
  • 74. پیاده‌سازی یادگیری فدرال با Ray
  • 75. امنیت و حریم خصوصی در یادگیری فدرال
  • 76. مقدمه‌ای بر MLOps
  • 77. چرخه عمر مدل یادگیری ماشین
  • 78. اتوماسیون فرآیندهای ML
  • 79. مدیریت نسخه مدل
  • 80. استقرار و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 81. پایش مداوم مدل‌ها
  • 82. بازآموزی مدل‌ها
  • 83. مدیریت ریسک در سیستم‌های ML
  • 84. اصول حاکمیت داده در ML
  • 85. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 86. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 87. شفافیت در مدل‌های ML
  • 88. تفسیرپذیری مدل‌ها (Interpretability)
  • 89. کاهش سوگیری (Bias) در مدل‌ها
  • 90. مقدمه‌ای بر معماری‌های جدید ML
  • 91. یادگیری عمیق پیشرفته
  • 92. شبکه‌های مولد تخاصمی (GANs)
  • 93. شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)
  • 94. یادگیری تقویتی عمیق (DRL)
  • 95. نکات پیشرفته در Ray
  • 96. بهینه‌سازی کارایی Ray
  • 97. تکنیک‌های پیشرفته مدیریت منابع
  • 98. طراحی سیستم‌های توزیع‌شده مقاوم
  • 99. مطالعات موردی موفق Ray
  • 100. چالش‌های آینده در ML توزیع‌شده

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.