اکسپرس 24
کتاب جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در بستر AWS

کتاب جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در بستر AWS

تگ‌ها: AWS Machine Learning بهینه‌سازی مدل خدمات وب آمازون رایانش ابری علوم داده مهندسی 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 جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در بستر AWS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مهندسی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
  • 2. بررسی چرخه حیات توسعه مدل در سرویس‌های ابری AWS
  • 3. انتخاب الگوریتم‌های بهینه برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
  • 4. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
  • 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌های حجیم
  • 6. تکنیک‌های نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
  • 7. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
  • 8. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی بیش‌برازش و کم‌برازش
  • 9. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از سرویس AWS SageMaker
  • 10. بهینه‌سازی خودکار هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
  • 11. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش زمان آموزش مدل
  • 12. مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از SageMaker Feature Store
  • 13. مدیریت و کنترل نسخه‌های مدل در SageMaker Model Registry
  • 14. بررسی اهمیت و تاثیر ویژگی‌ها در خروجی مدل
  • 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های کلیدی
  • 16. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در محیط‌های ابری
  • 17. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در حین آموزش مدل
  • 18. پیاده‌سازی متدولوژی‌های اعتبارسنجی متقاطع
  • 19. استفاده از الگوریتم‌های تقویت گرادیان برای بهبود کارایی
  • 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب‌های استاندارد
  • 21. فشرده‌سازی مدل‌ها برای استقرار در محیط‌های محدود
  • 22. کمی‌سازی وزن‌های مدل برای افزایش سرعت استنتاج
  • 23. تکنیک‌های تقطیر دانش برای تولید مدل‌های سبک‌تر
  • 24. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های عملیاتی
  • 25. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با SageMaker Model Monitor
  • 26. شناسایی انحراف داده‌ها در مدل‌های مستقر شده
  • 27. بازآموزی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
  • 28. امنیت و حریم خصوصی در فرآیند آموزش مدل‌های ابری
  • 29. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در سرویس‌های AWS
  • 30. بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش و استقرار مدل در فضای ابری
  • 31. استفاده از معماری‌های بدون سرور برای استنتاج مدل
  • 32. بررسی نقش زیرساخت‌های ابری در مقیاس‌پذیری مدل‌ها
  • 33. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در تولید
  • 34. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
  • 35. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی برای افزایش پایداری مدل
  • 36. پیاده‌سازی خط لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
  • 37. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی مدل برای تکرارپذیری
  • 38. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت انصاف در پیش‌بینی‌های مدل
  • 39. ارزیابی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
  • 40. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل رفتار مدل
  • 41. مقایسه عملکرد مدل‌ها با استفاده از تست‌های A/B در فضای ابری
  • 42. بهینه‌سازی تاخیر در استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین
  • 43. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های حجیم
  • 44. کاربرد محاسبات موازی در ارتقای سرعت مدل
  • 45. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
  • 46. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
  • 47. بررسی مدل‌های ترکیبی و تاثیر آن بر دقت نهایی
  • 48. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده برای بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
  • 49. تجزیه و تحلیل گزارش‌های آموزشی برای کشف گلوگاه‌های عملکرد
  • 50. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی در بستر ابری
  • 51. ارتقای مدل‌های بینایی ماشین با تنظیمات دقیق پارامتریک
  • 52. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های کمکی برای آموزش مدل
  • 53. استفاده از توابع هزینه سفارشی برای بهبود یادگیری
  • 54. تکنیک‌های پیش‌پردازش بلادرنگ در خط لوله‌های داده
  • 55. بررسی تأثیر نویز داده بر دقت مدل و روش‌های کاهش آن
  • 56. بهینه‌سازی ساختار شبکه‌های عصبی برای مسائل خاص
  • 57. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی
  • 58. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیر برای استنتاج با توان عملیاتی بالا
  • 59. مطالعه موردی بهینه‌سازی یک مدل پیش‌بینی در محیط عملیاتی

📚 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.