اکسپرس 24
کتاب راهکارهای جامع پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark

کتاب راهکارهای جامع پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark

تگ‌ها: Spark MLlib آپاچی اسپارک پردازش توزیع شده پردازش داده‌های حجیم تحلیل داده علم داده کلان داده مقیاس‌پذیری نرم‌افزار 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 جامع پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش کلان‌داده (Big Data) و یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم کلان‌داده و نقش آن در یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با معماری توزیع‌شده آپاچی اسپارک
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش‌های توزیع‌شده
  • 4. آشنایی با مدل برنامه‌نویسی RDD در اسپارک
  • 5. کار با دیتافریم‌ها و مجموعه‌داده‌های ساختاریافته در Spark SQL
  • 6. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در کلاسترها
  • 7. مقدمه‌ای بر کتابخانه یادگیری ماشین MLlib
  • 8. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
  • 9. پاک‌سازی داده‌های حجیم با استفاده از توابع کتابخانه‌ای اسپارک
  • 10. تبدیل داده‌های متنی به بردارهای عددی در مقیاس توزیع‌شده
  • 11. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی با استفاده از Spark ML
  • 12. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم رگرسیون لجستیک
  • 13. استفاده از درخت‌های تصمیم برای مسائل طبقه‌بندی
  • 14. پیاده‌سازی الگوریتم جنگل تصادفی در محیط توزیع‌شده
  • 15. خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم K-Means
  • 16. کاهش ابعاد داده‌ها با استفاده از تحلیل مؤلفه‌های اصلی
  • 17. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس کلان‌داده
  • 18. تنظیم فراپارامترها برای بهبود دقت مدل‌ها
  • 19. استفاده از پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین برای خودکارسازی فرآیندها
  • 20. کار با مدل‌های سری زمانی در محیط اسپارک
  • 21. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از فاکتورگیری ماتریسی
  • 22. کاربرد یادگیری عمیق در اسپارک با استفاده از کتابخانه Deep Learning Pipelines
  • 23. نظارت بر عملکرد کلاستر و شناسایی گلوگاه‌های پردازشی
  • 24. مدیریت و توزیع داده‌ها در محیط‌های ابری و محلی
  • 25. امنیت در پردازش داده‌ها و رعایت حریم خصوصی کاربران
  • 26. استفاده از اسپارک استریمینگ برای پردازش داده‌های بلادرنگ
  • 27. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 28. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 29. استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون در کنار اسپارک (PySpark)
  • 30. کاربرد یادگیری ماشین توزیع‌شده در تحلیل رفتارهای سامانه‌های هوشمند
  • 31. بهینه‌سازی عملیات انتقال داده در شبکه کلاستر
  • 32. استفاده از الگوریتم‌های تقویت گرادیان در مقیاس بزرگ
  • 33. عیب‌یابی خطاهای متداول در کلاسترهای اسپارک
  • 34. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل نتایج مدل‌ها
  • 35. مستندسازی و گزارش‌دهی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 36. اخلاق حرفه‌ای در داده‌کاوی و هوش مصنوعی
  • 37. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌ها برای داده‌های حجیم غیرساختاریافته
  • 38. استفاده از Spark ML در پروژه‌های داده‌کاوی ملی
  • 39. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل‌ها در محیط‌های چندگره‌ای
  • 40. ارائه راهکارهای بومی برای مدیریت داده‌های بزرگ در سازمان‌ها

📚 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.