اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از Databricks ،MLFlow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna

کتاب پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از Databricks ،MLFlow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna

تگ‌ها: MLFlow Optuna بهینه‌سازی فراپارامترها عملیات یادگیری ماشین مدل‌سازی هوشمند مدیریت چرخه حیات مدل مهندسی داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین با Databricks

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 پیاده‌سازی زیرساخت‌های هوشمند با استفاده از Databricks ،MLFlow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna

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

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین و مدیریت چرخه حیات مدل (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی عملیات یادگیری ماشین و نقش آن در توسعه سامانه‌های هوشمند
  • 2. معماری پلتفرم داده‌محور در محیط Databricks
  • 3. آشنایی با محیط کاری و زیرساخت‌های Databricks برای تیم‌های داده
  • 4. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و مدیریت نسخه‌ها
  • 5. مقدمه‌ای بر MLFlow و کاربرد آن در ردیابی آزمایش‌های هوش مصنوعی
  • 6. پیکربندی محیط توسعه و یکپارچه‌سازی کتابخانه‌ها در Databricks
  • 7. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌ها در مقیاس بزرگ با Apache Spark
  • 8. مدیریت و کنترل کیفیت داده‌ها در خط لوله یادگیری ماشین
  • 9. تعریف و ثبت آزمایش‌ها در MLFlow Tracking
  • 10. ثبت و مستندسازی ویژگی‌های مدل و متغیرهای محیطی
  • 11. استفاده از MLFlow Projects برای استانداردسازی کدها
  • 12. مدیریت مخزن مدل‌ها در MLFlow Model Registry
  • 13. استراتژی‌های انتقال مدل از محیط توسعه به محیط عملیاتی
  • 14. مفاهیم بهینه‌سازی فراپارامترها و اهمیت آن در دقت مدل
  • 15. مقدمه‌ای بر کتابخانه Optuna و الگوریتم‌های جستجوی فضای پارامتر
  • 16. تعریف توابع هدف و محدودیت‌های بهینه‌سازی در Optuna
  • 17. پیاده‌سازی جستجوی شبکه‌ای و تصادفی با استفاده از Optuna
  • 18. بهینه‌سازی پیشرفته با الگوریتم‌های مبتنی بر TPE
  • 19. تجسم و تحلیل نتایج بهینه‌سازی در محیط Optuna Dashboard
  • 20. یکپارچه‌سازی MLFlow و Optuna برای ثبت خودکار نتایج آزمایش‌ها
  • 21. مدیریت منابع محاسباتی در Databricks برای آموزش مدل‌های سنگین
  • 22. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با MLFlow
  • 23. پیاده‌سازی سرویس‌دهی مدل‌ها و استقرار در محیط‌های تولید
  • 24. مدیریت خطا و استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی مدل
  • 25. نظارت بر انحراف داده‌ها و افت دقت مدل در گذر زمان
  • 26. خودکارسازی خط لوله‌های آموزش و بازآموزی مدل با Databricks Workflows
  • 27. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازش ابری
  • 28. اصول کدنویسی تمیز و مستندسازی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 29. تست‌های واحد و یکپارچه‌سازی برای مدل‌های هوش مصنوعی
  • 30. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های مجازی برای جلوگیری از تداخلات
  • 31. مقیاس‌پذیری مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 32. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌های داده‌ای
  • 33. بررسی متدولوژی‌های چابک در مدیریت پروژه‌های هوش مصنوعی
  • 34. پیاده‌سازی داشبوردهای مدیریتی برای پایش سلامت مدل‌ها
  • 35. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در پلتفرم Databricks
  • 36. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با تکنیک‌های پیشرفته Optuna
  • 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در قالب APIهای استاندارد
  • 38. مستندسازی فنی و تهیه گزارش‌های عملکرد مدل
  • 39. تداوم در یادگیری و بهبود مستمر زیرساخت‌های هوشمند

📚 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.