اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین پردازش داده‌های حجیم با استفاده از الگوریتم‌های مجموعه‌های هسته (Core-sets)

کتاب راهکارهای نوین پردازش داده‌های حجیم با استفاده از الگوریتم‌های مجموعه‌های هسته (Core-sets)

تگ‌ها: الگوریتم‌های Core-sets الگوریتم‌های تصادفی بهینه‌سازی ترکیبیاتی بهینه‌سازی ریاضی بیشینه‌سازی توابع زیرمجموعه‌ای پردازش داده‌های حجیم داده‌کاوی پیشرفته علوم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین مقیاس‌پذیر

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 نوین پردازش داده‌های حجیم با استفاده از الگوریتم‌های مجموعه‌های هسته (Core-sets)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی ترکیبیاتی و الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی نظری بهینه‌سازی ترکیبیاتی در مقیاس بزرگ
  • 2. مفاهیم پایه مجموعه‌های هسته و کاربرد در داده‌های حجیم
  • 3. معرفی توابع زیرمجموعه‌ای و ویژگی‌های ریاضی آن‌ها
  • 4. آشنایی با مدل‌های پردازش توزیع‌شده و موازی
  • 5. چالش‌های محاسباتی در بهینه‌سازی توابع زیرمجموعه‌ای
  • 6. مفهوم تابع هدف یکنوا و زیرمجموعه‌ای
  • 7. الگوریتم‌های حریصانه در مواجهه با داده‌های گسترده
  • 8. معرفی چارچوب مجموعه‌های هسته ترکیب‌پذیر
  • 9. تحلیل پیچیدگی زمانی در الگوریتم‌های توزیع‌شده
  • 10. روش‌های تصادفی در انتخاب زیرمجموعه‌های بهینه
  • 11. قضایای تقریب و کران‌های خطا در بهینه‌سازی
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم‌های موازی مبتنی بر MapReduce
  • 13. کاهش ابعاد داده با استفاده از تکنیک‌های نمونه‌برداری
  • 14. تخمین توابع هدف با استفاده از Core-sets
  • 15. معیارهای ارزیابی کیفیت مجموعه‌های هسته
  • 16. الگوریتم‌های تقریب برای مسئله پوشش مجموعه
  • 17. بررسی کارایی الگوریتم‌های تصادفی در محیط‌های توزیع‌شده
  • 18. بهینه‌سازی توابع زیرمجموعه‌ای غیریک‌نوا
  • 19. تحلیل پایداری الگوریتم‌های هسته در برابر نویز داده‌ها
  • 20. الگوریتم‌های توزیع‌شده برای انتخاب زیرمجموعه بهینه
  • 21. روش‌های تزریق تصادفی برای بهبود دقت محاسبات
  • 22. مقایسه عملکرد مجموعه‌های هسته با روش‌های کلاسیک
  • 23. مدیریت حافظه در پردازش جریان‌های داده‌ای حجیم
  • 24. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده بدون اتلاف دقت
  • 25. الگوریتم‌های ترکیبیاتی برای تخصیص منابع در شبکه‌های هوشمند
  • 26. تحلیل همگرایی در الگوریتم‌های مقیاس‌پذیر
  • 27. استفاده از ساختارهای داده کارآمد در پیاده‌سازی Core-sets
  • 28. بررسی محدودیت‌های محاسباتی در سیستم‌های پردازش ابری
  • 29. بهینه‌سازی توابع چندهدفه در مقیاس بزرگ
  • 30. کاربردهای مجموعه‌های هسته در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 31. روش‌های کاهش واریانس در نمونه‌برداری تصادفی
  • 32. ارائه چارچوب‌های استاندارد برای ارزیابی الگوریتم‌های موازی
  • 33. مطالعه موردی: بهینه‌سازی مکان‌یابی تسهیلات با داده‌های کلان
  • 34. مطالعه موردی: تحلیل شبکه‌های اجتماعی با الگوریتم‌های زیرمجموعه‌ای
  • 35. پیاده‌سازی عملیاتی با استفاده از کتابخانه‌های پردازش موازی
  • 36. تکنیک‌های پیشرفته در نگاشت و کاهش داده‌ها
  • 37. بهینه‌سازی مقید در محیط‌های توزیع‌شده
  • 38. ارزیابی نرخ خطا و کران‌های نظری در الگوریتم‌های تصادفی
  • 39. بهینه‌سازی در سیستم‌های تصمیم‌یار مبتنی بر هوش مصنوعی
  • 40. آینده پژوهی در الگوریتم‌های بهینه‌سازی داده‌محور

📚 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.