اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از زبان Scala و چارچوب Apache Spark

کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از زبان Scala و چارچوب Apache Spark

تگ‌ها: Apache Spark Big Data Analytics Scala آپاچی اسپارک برنامه‌نویسی اسکالا پردازش کلان‌داده تحلیل داده‌های بزرگ هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین توزیع‌شده

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 الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از زبان Scala و چارچوب Apache Spark

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش کلان‌داده و یادگیری ماشین توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی زبان برنامه‌نویسی اسکالا برای تحلیل داده
  • 2. آشنایی با معماری و اکوسیستم آپاچی اسپارک
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش توزیع‌شده
  • 4. آشنایی با ساختار داده‌های انعطاف‌پذیر RDD در اسپارک
  • 5. کار با دیتافریم‌ها و دیتاست‌ها در اسپارک اس‌کیوال
  • 6. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملیات در اسپارک
  • 7. مفاهیم پایه یادگیری ماشین و نقش آن در کلان‌داده
  • 8. آشنایی با کتابخانه MLlib در آپاچی اسپارک
  • 9. پیش‌پردازش داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
  • 10. پاک‌سازی و نرمال‌سازی داده‌ها با استفاده از توابع تبدیل
  • 11. تکنیک‌های مدیریت داده‌های مفقود و داده‌های پرت در اسپارک
  • 12. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی با استفاده از اسکالا
  • 13. ارزیابی مدل‌های رگرسیون و تحلیل خطای پیش‌بینی
  • 14. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون لجستیک برای طبقه‌بندی
  • 15. طبقه‌بندی داده‌ها با استفاده از درخت تصمیم توزیع‌شده
  • 16. کاربرد جنگل‌های تصادفی در حل مسائل طبقه‌بندی پیچیده
  • 17. خوشه‌بندی داده‌ها با الگوریتم K-Means در مقیاس بزرگ
  • 18. استفاده از مدل‌های ترکیبی برای تحلیل خوشه‌ای
  • 19. کاهش ابعاد داده‌ها با روش تجزیه مقادیر منفرد
  • 20. استخراج ویژگی‌های متنی و پردازش زبان طبیعی با اسپارک
  • 21. مدل‌سازی احتمالی و طبقه‌بندی بیز ساده
  • 22. استفاده از الگوریتم‌های گرادیان کاهشی در یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 23. تنظیم فراپارامترها برای بهبود عملکرد مدل
  • 24. استفاده از پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در اسپارک
  • 25. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده
  • 26. ارزیابی دقت و کارایی مدل‌ها در محیط‌های توزیع‌شده
  • 27. مانیتورینگ و عیب‌یابی پردازش‌های توزیع‌شده در اسپارک
  • 28. تکنیک‌های افزایش سرعت آموزش مدل با استفاده از کشینگ
  • 29. بررسی مفاهیم موازی‌سازی و توزیع بار در کلاسترها
  • 30. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پردازش‌های اسپارک
  • 31. یکپارچه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 32. به‌کارگیری مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های بلادرنگ
  • 33. مدیریت خطاهای رایج در محاسبات توزیع‌شده
  • 34. بهینه‌سازی کدهای اسکالا برای پردازش‌های سنگین
  • 35. ملاحظات اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی و تحلیل داده‌ها
  • 36. مطالعه موردی تحلیل پیش‌بینانه در داده‌های صنعتی
  • 37. مطالعه موردی پیش‌بینی رفتارهای سیستم‌های بزرگ مقیاس
  • 38. استفاده از الگوهای طراحی تابعی در توسعه مدل‌های یادگیری ماشین
  • 39. تست و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین توزیع‌شده
  • 40. ارائه نتایج و گزارش‌دهی از مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس کلان

📚 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.