اکسپرس 24
کتاب جامع پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین از طراحی تا استقرار (End-to-End)

کتاب جامع پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین از طراحی تا استقرار (End-to-End)

تگ‌ها: آموزش پایتون برای داده‌کاوی آموزش ماشین لرنینگ پردازش داده‌ها پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند داده‌کاوی علم داده علوم کامپیوتر هوش مصنوعی یادگیری ماشین 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 جامع پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین از طراحی تا استقرار (End-to-End)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین کاربردی

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی یادگیری ماشین و نقش آن در تحول دیجیتال
  • 2. تعریف مسئله و تعیین اهداف کسب‌وکار در پروژه‌های داده‌محور
  • 3. مراحل چرخه حیات توسعه یادگیری ماشین
  • 4. آشنایی با محیط‌های توسعه و ابزارهای استاندارد پایتون
  • 5. جمع‌آوری و تجمیع داده‌ها از منابع مختلف
  • 6. بررسی کیفیت داده‌ها و تحلیل اکتشافی داده‌ها (EDA)
  • 7. روش‌های پیش‌پردازش و تمیزسازی داده‌های ناقص
  • 8. مدیریت داده‌های پرت و نویز در مجموعه‌های آموزشی
  • 9. مهندسی ویژگی‌ها و تبدیل داده‌های خام به متغیرهای مدل
  • 10. انتخاب ویژگی‌های کلیدی و کاهش ابعاد داده
  • 11. تقسیم‌بندی داده‌ها به مجموعه‌های آموزش، ارزیابی و تست
  • 12. آشنایی با الگوریتم‌های یادگیری نظارت‌شده برای رگرسیون
  • 13. پیاده‌سازی مدل‌های طبقه‌بندی در مسائل واقعی
  • 14. بررسی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای ارزیابی خطا
  • 15. تکنیک‌های بهینه‌سازی فراپارامترها برای بهبود دقت
  • 16. شناسایی پدیده بیش‌برازش و روش‌های مقابله با آن
  • 17. کاربرد یادگیری نظارت‌نشده در خوشه‌بندی داده‌ها
  • 18. کاهش ابعاد با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 19. معرفی کتابخانه‌های تخصصی یادگیری ماشین در اکوسیستم پایتون
  • 20. استفاده از خط لوله‌های پردازشی برای مدیریت جریان داده
  • 21. پیاده‌سازی مدل‌های پایه و مقایسه عملکرد آن‌ها
  • 22. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها در تفسیرپذیری مدل
  • 23. روش‌های اعتبارسنجی متقاطع برای اطمینان از پایداری مدل
  • 24. مبانی یادگیری عمیق و کاربردهای آن در تحلیل داده‌های غیرساختاریافته
  • 25. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از سیستم‌های کنترل نسخه
  • 26. اصول طراحی معماری سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 27. یکپارچه‌سازی مدل با پایگاه‌های داده و سرویس‌های ذخیره‌سازی
  • 28. توسعه رابط‌های برنامه‌نویسی برای دسترسی به مدل
  • 29. اصول استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 30. معرفی کانتینرها برای بسته‌بندی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 31. استقرار مدل با استفاده از ابزارهای مدیریت کانتینر
  • 32. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط واقعی
  • 33. شناسایی پدیده انحراف داده‌ها و مدل در طول زمان
  • 34. استراتژی‌های بازآموزی مدل در چرخه‌های عملیاتی
  • 35. امنیت در خط لوله‌های یادگیری ماشین و حفاظت از داده‌ها
  • 36. اصول اخلاقی در توسعه هوش مصنوعی و رعایت حریم خصوصی
  • 37. مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین برای تیم‌های فنی
  • 38. ارائه نتایج مدل به ذینفعان کسب‌وکار
  • 39. بررسی پروژه‌های واقعی و تحلیل چالش‌های پیاده‌سازی
  • 40. بهینه‌سازی مصرف منابع در استقرار مدل‌های سنگین
  • 41. مقیاس‌پذیری سیستم‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 42. تکنیک‌های یادگیری جمعی برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 43. مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس سازمانی
  • 44. استفاده از محیط‌های مجازی برای ایزوله‌سازی وابستگی‌ها
  • 45. اصول تست و ارزیابی کیفیت در خط لوله‌های داده
  • 46. به‌کارگیری یادگیری ماشین در تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 47. معرفی ابزارهای خودکارسازی در یادگیری ماشین
  • 48. مدیریت خطاهای سیستمیک در مدل‌های مستقر شده
  • 49. ارائه راهکارهای نهایی برای نگهداری و پشتیبانی از پروژه‌ها

📚 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.