اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم‌های مدیریت داده (مطالعه موردی FEAST)

کتاب راهکارهای عملی در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم‌های مدیریت داده (مطالعه موردی FEAST)

تگ‌ها: Feast پلتفرم فیست پیاده‌سازی مدل‌های ML زیرساخت هوشمند علم داده مدل‌سازی داده مدیریت داده‌های آموزشی مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 در پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از پلتفرم‌های مدیریت داده (مطالعه موردی FEAST)

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین (Data Science & Machine Learning)

موضوع میانی: مهندسی داده و زیرساخت‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی داده در سامانه‌های هوشمند
  • 2. نقش مدیریت ویژگی‌ها در چرخه حیات یادگیری ماشین
  • 3. معماری پلتفرم‌های داده‌محور و مدیریت یکپارچه ویژگی‌ها
  • 4. چالش‌های یکپارچه‌سازی داده‌ها در مقیاس بزرگ
  • 5. مفاهیم بنیادی در سیستم‌های Feature Store
  • 6. طراحی پایگاه داده‌های تحلیلی برای یادگیری ماشین
  • 7. استخراج و آماده‌سازی داده‌های ساختاریافته
  • 8. مدیریت کیفیت داده‌ها و پاک‌سازی پیش از مدل‌سازی
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌های خام به ورودی‌های معنادار
  • 10. معرفی پلتفرم FEAST و معماری آن در اکوسیستم داده
  • 11. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدیریت ویژگی‌ها
  • 12. اتصال منابع داده‌ای به لایه مدیریت ویژگی
  • 13. تعریف ویژگی‌ها در FEAST و ساختار داده‌های متادیت
  • 14. استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های آنلاین برای استنتاج بلادرنگ
  • 15. مدیریت داده‌های آفلاین برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. همگام‌سازی داده‌ها بین حافظه آنلاین و انبار داده آفلاین
  • 17. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های استخراج ویژگی با ابزارهای استاندارد
  • 18. مدیریت نسخه‌بندی ویژگی‌ها در پروژه‌های داده‌محور
  • 19. تضمین ثبات داده‌ها در محیط‌های عملیاتی و آزمایشگاهی
  • 20. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای داده‌ای برای کاهش تأخیر سیستم
  • 21. نظارت بر عملکرد ویژگی‌ها در مدل‌های مستقر شده
  • 22. شناسایی و رفع ناهنجاری‌های داده‌ای در زمان استنتاج
  • 23. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش کلان‌داده‌ها
  • 24. مستندسازی ویژگی‌ها و اشتراک‌گذاری در تیم‌های فنی
  • 25. تست و اعتبارسنجی پایپ‌لاین‌های داده پیش از استقرار
  • 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های مدیریت ویژگی در محیط‌های ابری
  • 27. مدیریت وابستگی‌ها در سیستم‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 28. استفاده از Feature Store برای بازاستفاده از ویژگی‌ها در پروژه‌های مختلف
  • 29. بهبود دقت مدل از طریق مهندسی ویژگی‌های هوشمند
  • 30. مانیتورینگ تغییرات توزیع داده‌ها (Data Drift)
  • 31. پشتیبانی از مدل‌های بلادرنگ با استفاده از FEAST
  • 32. بهینه‌سازی هزینه ذخیره‌سازی در انباره‌های داده
  • 33. تکنیک‌های بازیابی سریع ویژگی‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 34. بررسی موردی پیاده‌سازی سیستم‌های پیشنهاددهنده بر بستر داده
  • 35. تجزیه و تحلیل خروجی‌های مدل و بازخورد به لایه داده
  • 36. اتوماسیون چرخه به‌روزرسانی ویژگی‌ها
  • 37. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های داده
  • 38. بهترین روش‌های نگهداری از زیرساخت‌های هوش مصنوعی
  • 39. چشم‌انداز توسعه سامانه‌های داده‌محور بومی و هوشمند

📚 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.