اکسپرس 24
کتاب مدیریت و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در بستر ابری Vertex AI

کتاب مدیریت و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در بستر ابری Vertex AI

تگ‌ها: MLOps Vertex AI پردازش داده‌های هوشمند پلتفرم ابری عملیات یادگیری ماشین مدل‌های پیش‌بینی مدیریت داده مهندسی ویژگی‌ها 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 مدیریت و مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering) در بستر ابری Vertex AI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (AI & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت داده‌های هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مفاهیم پایه و ضرورت مهندسی ویژگی‌ها در چرخه حیات یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با پلتفرم Vertex AI و زیرساخت‌های ابری گوگل برای یادگیری ماشین
  • 3. مدیریت داده‌ها و نقش Feature Store در معماری MLOps
  • 4. مبانی داده‌کاوی و پیش‌پردازش داده‌های ساختاریافته در فضای ابری
  • 5. روش‌های پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مقیاس بزرگ
  • 6. استانداردسازی و نرمال‌سازی ویژگی‌های عددی برای بهبود دقت مدل
  • 7. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای و روش‌های تبدیل داده‌های متنی
  • 8. استخراج ویژگی از داده‌های زمانی و تحلیل سری‌های زمانی در Vertex AI
  • 9. کاربرد روش‌های کاهش ابعاد در بهینه‌سازی ویژگی‌ها
  • 10. مهندسی ویژگی برای مدل‌های طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 11. پیاده‌سازی Feature Store در Vertex AI برای مدیریت داده‌های آموزشی و استنتاجی
  • 12. روش‌های اشتراک‌گذاری و استفاده مجدد از ویژگی‌ها در تیم‌های داده
  • 13. مدیریت نسخه‌بندی ویژگی‌ها و حفظ یکپارچگی داده‌ها
  • 14. تضمین کیفیت داده‌ها و شناسایی ناهنجاری‌ها در خط لوله ویژگی
  • 15. اتصال منابع داده‌ای خارجی به محیط Vertex AI
  • 16. طراحی پایپ‌لاین‌های خودکار برای استخراج و تبدیل ویژگی‌ها
  • 17. ذخیره‌سازی آنلاین و آفلاین ویژگی‌ها در Vertex AI
  • 18. بهینه‌سازی تاخیر در دسترسی به ویژگی‌ها برای سیستم‌های بلادرنگ
  • 19. مانیتورینگ انحراف ویژگی‌ها و شناسایی تغییرات توزیع داده‌ها
  • 20. استراتژی‌های به‌روزرسانی ویژگی‌ها در مدل‌های در حال اجرا
  • 21. مدیریت دسترسی و امنیت داده‌ها در محیط‌های ابری مطابق با استانداردهای داخلی
  • 22. بررسی چالش‌های مقیاس‌پذیری در مهندسی ویژگی‌های حجیم
  • 23. مستندسازی ویژگی‌ها و ایجاد کاتالوگ جامع برای مدل‌های هوشمند
  • 24. ارزیابی عملکرد مدل بر اساس کیفیت مهندسی ویژگی‌ها
  • 25. به‌کارگیری ابزارهای تحلیل آماری در ارزیابی ویژگی‌های تولید شده
  • 26. تجمیع داده‌های چندمنبعی برای تولید ویژگی‌های ترکیبی
  • 27. پیاده‌سازی تست‌های واحد برای کدهای مهندسی ویژگی
  • 28. مدیریت هزینه‌های پردازشی در فرآیند مهندسی ویژگی‌های ابری
  • 29. تکنیک‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر اهمیت و تاثیرگذاری
  • 30. استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرآیند انتخاب ویژگی
  • 31. یکپارچه‌سازی مهندسی ویژگی با پایپ‌لاین‌های آموزش مدل در Vertex AI
  • 32. تکنیک‌های کاهش نویز در داده‌های ورودی
  • 33. مدیریت ویژگی‌های حساس و رعایت حریم خصوصی داده‌ها در پردازش ابری
  • 34. ارائه گزارش‌های تحلیلی از کارایی ویژگی‌ها در مدل‌های نهایی
  • 35. بهینه‌سازی حافظه و منابع محاسباتی در محاسبات سنگین ویژگی
  • 36. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی برای یادگیری عمیق
  • 37. استراتژی‌های تست و استقرار (Deployment) در محیط‌های عملیاتی
  • 38. حل چالش‌های هم‌راستایی داده‌های آموزشی و عملیاتی
  • 39. کاربرد یادگیری تقویتی در بهینه‌سازی خودکار ویژگی‌ها
  • 40. خلاصه و چشم‌انداز آینده مهندسی ویژگی در اکوسیستم‌های ابری

📚 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.