اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های صنعتی

کتاب راهکارهای عملی پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های صنعتی

تگ‌ها: Data Science Machine Learning استقرار مدل‌های یادگیری ماشین پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی تحلیل داده علوم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین صنعتی یادگیری ماشین کاربردی

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 پیاده‌سازی و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در پروژه‌های صنعتی

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مهندسی یادگیری ماشین در پروژه‌های صنعتی
  • 2. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین و نقش مهندس داده
  • 3. شناسایی و تعریف مسئله کسب‌وکار برای مدل‌سازی
  • 4. ارزیابی امکان‌سنجی و تحلیل داده‌های در دسترس
  • 5. جمع‌آوری و یکپارچه‌سازی داده‌ها از منابع مختلف
  • 6. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های غیرساختاریافته
  • 7. مهندسی ویژگی و انتخاب شاخص‌های کلیدی
  • 8. استراتژی‌های مدیریت داده‌های مفقود و نویز
  • 9. تقسیم‌بندی داده‌ها برای آموزش و ارزیابی مدل
  • 10. انتخاب الگوریتم مناسب بر اساس نوع مسئله
  • 11. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری نظارت‌شده
  • 12. پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری بدون نظارت برای خوشه‌بندی
  • 13. تنظیم ابرپارامترها و بهبود عملکرد مدل
  • 14. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع و جلوگیری از بیش‌برازش
  • 15. ارزیابی مدل با شاخص‌های دقت و فراخوانی در صنعت
  • 16. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین و اهمیت آن
  • 17. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای پیاده‌سازی مدل
  • 18. ساختاربندی کدهای یادگیری ماشین جهت نگهداری
  • 19. مدیریت نسخه‌های داده و مدل با ابزارهای کنترل نسخه
  • 20. استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 21. معماری سیستم‌های پیش‌بینی بلادرنگ
  • 22. طراحی سرویس‌های API برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 23. مقیاس‌پذیری مدل‌ها با استفاده از کانتینرها
  • 24. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 25. تشخیص پدیده انحراف داده و انحراف مدل
  • 26. استراتژی‌های بازآموزی مدل در چرخه عمر محصول
  • 27. امنیت داده‌ها در خط لوله یادگیری ماشین
  • 28. رعایت اخلاق در طراحی الگوریتم‌ها و حذف سوگیری
  • 29. مستندسازی فنی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 30. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل‌ها
  • 31. یکپارچه‌سازی یادگیری ماشین با سامانه‌های نرم‌افزاری موجود
  • 32. تست‌های واحد برای کدهای یادگیری ماشین
  • 33. تست‌های یکپارچگی برای خط لوله‌های داده
  • 34. ارزیابی مدل در محیط شبیه‌سازی شده قبل از استقرار
  • 35. مدیریت خطاهای مدل در محیط تولید
  • 36. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش زمان توسعه
  • 37. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق برای اجرا در لبه
  • 38. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر در مقیاس صنعتی
  • 39. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل سری‌های زمانی
  • 40. بهینه‌سازی فرآیندها با استفاده از یادگیری تقویتی در صنعت
  • 41. ملاحظات حقوقی و مقررات حاکم بر استفاده از داده‌ها
  • 42. استفاده از محیط‌های ابری بومی برای استقرار مدل‌ها
  • 43. مدیریت هزینه‌های پردازشی در پروژه‌های بزرگ
  • 44. کار تیمی و همکاری بین مهندسان داده و متخصصان دامنه
  • 45. ارائه گزارش‌های مدیریتی از عملکرد مدل‌های استقرار یافته
  • 46. آینده یادگیری ماشین و راهکارهای نوین در صنعت ایران

📚 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.