اکسپرس 24
کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-Learn

کتاب راهکارهای عملیاتی‌سازی و افزایش مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-Learn

تگ‌ها: scikit-learn الگوریتم‌های یادگیری ماشین پایتون پردازش داده‌های حجیم داده‌کاوی علم داده مدل‌سازی پیش‌بینی مقیاس‌پذیری مدل 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 عملیاتی‌سازی و افزایش مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین با Scikit-Learn

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین با پایتون و کتابخانه Scikit-Learn

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در یادگیری ماشین با Scikit-Learn
  • 2. بررسی معماری و محدودیت‌های حافظه در پردازش داده‌های حجیم
  • 3. آماده‌سازی داده‌ها با استفاده از Pipeline و ColumnTransformer
  • 4. استراتژی‌های پیش‌پردازش داده‌های بزرگ خارج از حافظه رم
  • 5. مدیریت حافظه در Scikit-Learn با استفاده از تکنیک‌های Batch Learning
  • 6. به‌کارگیری SGDClassifier برای یادگیری برخط بر روی داده‌های جریانی
  • 7. استفاده از Partial Fit برای آموزش مدل‌های افزایشی
  • 8. پیاده‌سازی الگوریتم‌های خوشه‌بندی مقیاس‌پذیر با MiniBatchKMeans
  • 9. انتخاب ویژگی‌های بهینه برای کاهش ابعاد داده‌های حجیم
  • 10. کاهش ابعاد با استفاده از Incremental PCA
  • 11. تکنیک‌های نمونه‌برداری برای مدیریت مجموعه‌داده‌های نامتوازن
  • 12. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ با RandomizedSearchCV
  • 13. توزیع فرآیند آموزش مدل با استفاده از Joblib
  • 14. بررسی چالش‌های موازی‌سازی در محیط‌های چندپردازنده
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس عملیاتی
  • 16. استفاده از حافظه کش برای تسریع در پردازش مدل‌ها
  • 17. مدیریت مدل‌های ذخیره‌شده با فرمت‌های استاندارد و بهینه
  • 18. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های تولیدی
  • 19. ارائه مدل به عنوان سرویس با استفاده از Flask و API
  • 20. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
  • 21. شناسایی و رفع گلوگاه‌های پردازشی در خط لوله یادگیری ماشین
  • 22. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش فضای اشغالی
  • 23. مقایسه عملکرد پیاده‌سازی‌های تک‌هسته‌ای و چندهسته‌ای
  • 24. استفاده از کتابخانه‌های مکمل برای افزایش سرعت محاسبات عددی
  • 25. پیاده‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر ساده با استفاده از Scikit-Learn
  • 26. روش‌های اعتبارسنجی مدل در داده‌های بسیار بزرگ
  • 27. مدیریت نشت داده‌ها در خط لوله‌های مقیاس‌پذیر
  • 28. استفاده از Sparse Matrices برای بهینه‌سازی حافظه
  • 29. تکنیک‌های مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی حجیم
  • 30. بررسی ابزارهای تحلیل و مصورسازی داده‌های بزرگ
  • 31. اصول مستندسازی و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 32. مدیریت خطا و پایداری در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 33. بررسی استانداردهای کدنویسی تمیز در پروژه‌های علوم داده
  • 34. امنیت و حریم خصوصی در پردازش داده‌های کاربر
  • 35. بهینه‌سازی مصرف منابع در محیط‌های رایانش ابری داخلی
  • 36. استفاده از Docker برای کانتینر‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین
  • 37. یکپارچه‌سازی مدل‌ها در چرخه‌های توسعه نرم‌افزار (CI/CD)
  • 38. تکنیک‌های بازآموزی مدل با داده‌های جدید
  • 39. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌ها
  • 40. ارائه گزارش‌های تحلیلی از خروجی‌های مدل به مدیران فنی

📚 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.