اکسپرس 24
کتاب مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS: بهینه‌سازی و ارتقاء عملکرد

کتاب مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS: بهینه‌سازی و ارتقاء عملکرد

تگ‌ها: AWS ML آموزش یادگیری ماشین بهبود مدل بهینه‌سازی مدل مهندسی مدل مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی AWS یادگیری ماشین AWS

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 مهندسی مدل‌های یادگیری ماشین در AWS: بهینه‌سازی و ارتقاء عملکرد

موضوع کلی: مهندسی یادگیری ماشین در فضای ابری

موضوع میانی: بهینه‌سازی و بهبود مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی یادگیری ماشین در AWS
  • 2. مفاهیم کلیدی بهینه‌سازی مدل
  • 3. شناسایی گلوگاه‌های عملکرد مدل
  • 4. متریک‌های ارزیابی مدل در AWS
  • 5. انتخاب متریک مناسب برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. مدیریت داده برای بهینه‌سازی مدل
  • 7. پاکسازی و پیش‌پردازش داده‌ها برای بهبود
  • 8. مهندسی ویژگی برای افزایش دقت مدل
  • 9. تکنیک‌های مهندسی ویژگی در AWS SageMaker
  • 10. مقابله با بیش‌برازش (Overfitting)
  • 11. روش‌های منظم‌سازی (Regularization) در مدل‌ها
  • 12. کاهش ابعاد داده‌ها برای مدل‌های کارآمد
  • 13. تحلیل مولفه‌های اصلی (PCA) در AWS
  • 14. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری تقویتی برای بهینه‌سازی
  • 15. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 16. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 17. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 18. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 19. تنظیم ابرپارامتر با استفاده از AWS SageMaker
  • 20. مدیریت آزمایش‌ها (Experiment Management)
  • 21. ردیابی نتایج و ابرپارامترها
  • 22. مقایسه مدل‌های مختلف
  • 23. استفاده از ابزارهای تجسم داده برای تحلیل
  • 24. بصری‌سازی عملکرد مدل
  • 25. تکنیک‌های بهبود مدل‌های یادگیری عمیق
  • 26. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 27. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 28. ترنسفورمرها (Transformers)
  • 29. تنظیم مدل‌های ترنسفورمر در AWS
  • 30. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 31. مدل‌های طبقه‌بندی متن
  • 32. مدل‌های تشخیص موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 33. مدل‌های ترجمه ماشینی
  • 34. بهینه‌سازی مدل‌های بینایی ماشین
  • 35. مدل‌های تشخیص تصویر
  • 36. مدل‌های قطعه‌بندی تصویر
  • 37. مدل‌های تشخیص اشیاء
  • 38. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 39. تنظیم دقیق مدل‌های از پیش آموزش‌دیده
  • 40. استفاده از مدل‌های هوک (Hook) در AWS SageMaker
  • 41. مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management)
  • 42. نسخه‌بندی مدل‌ها (Model Versioning)
  • 43. استقرار مدل‌ها (Model Deployment)
  • 44. استقرار مدل‌های بلادرنگ (Real-time Inference)
  • 45. استقرار مدل‌های دسته‌ای (Batch Inference)
  • 46. بهینه‌سازی هزینه‌های استقرار مدل
  • 47. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های AWS برای مدل‌ها
  • 48. استفاده از AWS Lambda برای استقرار مدل
  • 49. استفاده از AWS Elastic Kubernetes Service (EKS)
  • 50. نظارت بر عملکرد مدل پس از استقرار
  • 51. کشف انحراف داده (Data Drift Detection)
  • 52. کشف انحراف مدل (Model Drift Detection)
  • 53. تنظیم مجدد مدل‌ها (Model Retraining)
  • 54. خودکارسازی فرآیند تنظیم مجدد مدل
  • 55. استفاده از AWS Step Functions برای اتوماسیون
  • 56. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی
  • 57. انتخاب نمونه‌های مناسب AWS EC2
  • 58. استفاده از GPU برای تسریع آموزش
  • 59. مدیریت حافظه در مدل‌های بزرگ
  • 60. فشرده‌سازی مدل‌ها (Model Compression)
  • 61. هرس کردن (Pruning) شبکه‌های عصبی
  • 62. کوانتیزاسیون (Quantization) مدل‌ها
  • 63. تقطیر دانش (Knowledge Distillation)
  • 64. استفاده از AWS Inferentia برای استنتاج
  • 65. استفاده از AWS Graviton برای کارایی
  • 66. بهینه‌سازی برای دستگاه‌های لبه (Edge Devices)
  • 67. AWS IoT Greengrass برای استقرار لبه
  • 68. مدل‌های سبک وزن برای دستگاه‌های محدود
  • 69. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 70. مدیریت دسترسی به مدل‌ها
  • 71. محافظت از داده‌های آموزشی
  • 72. جلوگیری از حملات متخاصم (Adversarial Attacks)
  • 73. مبانی اخلاق در یادگیری ماشین
  • 74. مسئولیت‌پذیری در توسعه مدل
  • 75. شفافیت و قابلیت تفسیر مدل‌ها
  • 76. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین (Explainability)
  • 77. استفاده از SHAP و LIME در AWS
  • 78. مدیریت ریسک در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 79. ارزیابی و کاهش ریسک‌های احتمالی
  • 80. مستندسازی فرآیند توسعه و بهینه‌سازی مدل
  • 81. ایجاد داشبوردهای نظارتی
  • 82. تست A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 83. بهینه‌سازی مستمر مدل‌ها
  • 84. استراتژی‌های بهبود بلندمدت مدل
  • 85. یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ (Large-scale ML)
  • 86. اتوماسیون در مهندسی یادگیری ماشین
  • 87. ابزارهای MLOps در AWS
  • 88. پایپ‌لاین‌های CI/CD برای مدل‌های ML
  • 89. مقدمه‌ای بر یادگیری تقویتی در AWS
  • 90. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات ML
  • 91. مقدمه‌ای بر یادگیری آماری در AWS
  • 92. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای داده‌های حجیم
  • 93. مدیریت خطا در مدل‌های یادگیری ماشین
  • 94. پیاده‌سازی الگوریتم‌های بهینه‌سازی پیشرفته
  • 95. مفاهیم یادگیری فعال (Active Learning)
  • 96. بهینه‌سازی برای استنتاج با تاخیر کم
  • 97. ملاحظات مربوط به حریم خصوصی در مدل‌ها
  • 98. ارزیابی انطباق مدل با مقررات
  • 99. استفاده از AWS Model Cards
  • 100. تکنیک‌های یادگیری فدرال (Federated Learning)

📚 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.