اکسپرس 24
کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLLib در محیط‌های عملیاتی

کتاب پیاده‌سازی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با استفاده از Spark MLLib در محیط‌های عملیاتی

تگ‌ها: Spark MLlib آپاچی اسپارک پردازش کلان داده پردازش موازی داده ها تحلیل داده توزیع شده داده کاوی علوم داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین یادگیری ماشین با اسپارک

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 Spark MLLib در محیط‌های عملیاتی

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل هوشمند کلان‌داده‌ها

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بستر پردازش توزیع‌شده

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی پردازش موازی و توزیع‌شده در پلتفرم آپاچی اسپارک
  • 2. معماری کلاستر اسپارک و نقش مدیریت منابع در یادگیری ماشین
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. آشنایی با ساختار داده‌ای RDD و مزایای آن در محاسبات توزیع‌شده
  • 5. کار با دیتافریم‌ها و مجموعه‌داده‌های توزیع‌شده در اسپارک
  • 6. پیش‌پردازش داده‌های کلان و پاک‌سازی داده‌ها با استفاده از SQL در اسپارک
  • 7. تکنیک‌های مدیریت داده‌های ناقص و نویز در مقیاس بزرگ
  • 8. مهندسی ویژگی و تبدیل متغیرها در محیط توزیع‌شده
  • 9. استفاده از کتابخانه Spark MLLib برای تحلیل‌های آماری
  • 10. پیاده‌سازی الگوریتم رگرسیون خطی در محیط توزیع‌شده
  • 11. حل مسائل طبقه‌بندی با استفاده از رگرسیون لجستیک
  • 12. آموزش الگوریتم درخت تصمیم در مقیاس کلان
  • 13. بهینه‌سازی مدل‌های جنگل تصادفی در اسپارک
  • 14. پیاده‌سازی الگوریتم گرادیان بوستینگ برای مسائل طبقه‌بندی
  • 15. خوشه‌بندی داده‌ها با استفاده از الگوریتم K-Means در محیط توزیع‌شده
  • 16. تحلیل مؤلفه‌های اصلی برای کاهش ابعاد داده‌های حجیم
  • 17. پیاده‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر بر پایه فیلترینگ مشارکتی
  • 18. استفاده از ماشین بردار پشتیبان در مسائل طبقه‌بندی
  • 19. ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین و معیارهای دقت و فراخوانی
  • 20. تنظیم فراپارامترها برای بهبود عملکرد مدل در اسپارک
  • 21. استفاده از خط لوله پردازشی یا همان Pipeline در MLLib
  • 22. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های آموزش‌دیده در محیط عملیاتی
  • 23. پیاده‌سازی سیستم‌های پردازش جریان داده با Spark Streaming
  • 24. تلفیق یادگیری ماشین با پردازش جریان داده در لحظه
  • 25. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل لاگ‌های سیستم‌های زیرساختی
  • 26. بهینه‌سازی مصرف حافظه و منابع در کلاسترهای اسپارک
  • 27. مدیریت و نظارت بر کلاسترهای محاسباتی در محیط عملیاتی
  • 28. استفاده از گراف‌های محاسباتی با GraphX برای تحلیل روابط داده‌ای
  • 29. یکپارچه‌سازی اسپارک با پایگاه‌های داده توزیع‌شده
  • 30. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های پردازش کلان
  • 31. روش‌های عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در پروژه‌های توزیع‌شده
  • 32. مقیاس‌پذیری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
  • 33. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 34. پیاده‌سازی سیستم‌های یادگیری نیمه‌نظارتی در اسپارک
  • 35. ارائه نتایج تحلیل داده‌ها با ابزارهای بصری‌سازی سازگار
  • 36. ملاحظات اخلاقی و حقوقی در پردازش داده‌های کلان در نظام جمهوری اسلامی ایران
  • 37. به‌کارگیری استانداردهای حفاظت از داده‌های ملی در پروژه‌های داده‌محور
  • 38. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های سری زمانی
  • 39. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوشمند در محیط‌های تولیدی
  • 40. بررسی موردی پیاده‌سازی پروژه‌های تحلیل داده در صنایع داخلی

📚 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.