کتاب پیاده‌سازی یادگیری شایعه‌ای (Gossip Learning) در پایتون

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

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 یادگیری شایعه‌ای (Gossip Learning) در پایتون

موضوع کلی: یادگیری ماشین توزیع‌شده و الگوریتم‌های غیرمتمرکز

موضوع میانی: سیستم‌های یادگیری همتا به همتا (Peer-to-Peer Learning)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفاهیم پایه یادگیری شایعه‌ای در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 2. معماری همتا به همتا در یادگیری توزیع‌شده
  • 3. بررسی پروتکل Gossip در شبکه‌های غیرمتمرکز
  • 4. راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای یادگیری توزیع‌شده
  • 5. ایجاد یک گره ساده با سوکت‌های پایتون
  • 6. پیاده‌سازی مکانیسم ارسال پیام تصادفی بین گره‌ها
  • 7. الگوریتم انتشار اطلاعات به روش Push
  • 8. الگوریتم انتشار اطلاعات به روش Pull
  • 9. الگوریتم انتشار اطلاعات به روش Push-Pull
  • 10. مدل‌سازی شبکه همتا به همتا با لیست گره‌ها
  • 11. مدیریت ورود و خروج گره‌ها در شبکه
  • 12. همگام‌سازی وزن‌های مدل بین گره‌ها
  • 13. پیاده‌سازی تابع تبادل وزن با پروتکل Gossip
  • 14. مدل تجمع وزن‌ها با میانگین‌گیری ساده
  • 15. معرفی مدل رگرسیون خطی برای یادگیری توزیع‌شده
  • 16. آموزش مدل رگرسیون خطی با داده‌های محلی
  • 17. ارسال گرادیان‌ها به جای وزن‌های کامل
  • 18. پیاده‌سازی الگوریتم Stochastic Gradient Descent توزیع‌شده
  • 19. مدیریت ناهمگونی داده‌ها بین گره‌ها
  • 20. روش همگرایی در یادگیری شایعه‌ای
  • 21. پیاده‌سازی شبکه با کتابخانه asyncio
  • 22. مدیریت خطا و ازکارافتادگی گره‌ها
  • 23. استفاده از کتابخانه ZeroMQ برای ارتباطات
  • 24. پیاده‌سازی مکانیسم heartbeat برای تشخیص گره‌های فعال
  • 25. مدیریت تاخیر در شبکه و بسته‌های گمشده
  • 26. آموزش مدل طبقه‌بندی با یادگیری شایعه‌ای
  • 27. معرفی الگوریتم Averaging در Gossip Learning
  • 28. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی کامل
  • 29. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی تصادفی
  • 30. مقایسه توپولوژی‌های مختلف در یادگیری شایعه‌ای
  • 31. مدیریت نرخ یادگیری در محیط توزیع‌شده
  • 32. تکنیک‌های فشرده‌سازی پیام برای کاهش پهنای باند
  • 33. پیاده‌سازی quantization برای وزن‌های مدل
  • 34. معرفی الگوریتم Gossip با نویز برای حریم خصوصی
  • 35. مدیریت امنیت در ارتباطات همتا به همتا
  • 36. رمزنگاری پیام‌ها با کتابخانه cryptography
  • 37. پیاده‌سازی احراز هویت گره‌ها
  • 38. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل در شبکه
  • 39. روش تشخیص ناسازگاری در وزن‌های دریافتی
  • 40. آموزش مدل شبکه عصبی ساده با یادگیری شایعه‌ای
  • 41. پیاده‌سازی لایه‌های شبکه عصبی توزیع‌شده
  • 42. مدیریت به‌روزرسانی همزمان چندین گره
  • 43. معرفی الگوریتم Gossip با همسایه‌های انتخابی
  • 44. پیاده‌سازی الگوریتم انتخاب همسایه بر اساس معیار شباهت
  • 45. مدیریت توزیع داده‌های غیرمتعادل بین گره‌ها
  • 46. تکنیک‌های افزایش سرعت همگرایی
  • 47. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی تطبیقی
  • 48. مدیریت حافظه محدود در گره‌های ضعیف
  • 49. معرفی روش Decentralized Parallel SGD
  • 50. پیاده‌سازی الگوریتم AllReduce با روش Gossip
  • 51. مقایسه عملکرد با یادگیری متمرکز
  • 52. ارزیابی دقت مدل پس از همگرایی
  • 53. معرفی معیارهای ارزیابی در یادگیری توزیع‌شده
  • 54. پیاده‌سازی logging و مانیتورینگ برای شبکه
  • 55. مدیریت لاگ‌ها و خطاها با کتابخانه logging
  • 56. تست شبکه با شبیه‌سازی گره‌های مجازی
  • 57. پیاده‌سازی تست واحد برای توابع Gossip
  • 58. مدیریت مقیاس‌پذیری با افزایش تعداد گره‌ها
  • 59. بهینه‌سازی کد برای عملکرد بهتر
  • 60. معرفی کتابخانه Ray برای یادگیری توزیع‌شده
  • 61. پیاده‌سازی Gossip Learning با Ray
  • 62. مدیریت منابع محاسباتی در محیط توزیع‌شده
  • 63. معرفی الگوریتم Gossip با توپولوژی درختی
  • 64. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با توپولوژی حلقه‌ای
  • 65. مقایسه توپولوژی‌های Gossip از نظر سرعت و پایداری
  • 66. مدیریت ناهمزمانی در به‌روزرسانی گره‌ها
  • 67. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip ناهمزمان
  • 68. معرفی روش Byzantine Fault Tolerance در Gossip
  • 69. پیاده‌سازی مکانیسم مقاوم در برابر گره‌های مخرب
  • 70. مدیریت حریم خصوصی داده‌ها با تفاضلی
  • 71. پیاده‌سازی Differential Privacy در یادگیری شایعه‌ای
  • 72. مدیریت توزیع داده‌های برچسب‌گذاری نشده
  • 73. معرفی یادگیری نیمه‌نظارتی در محیط توزیع‌شده
  • 74. پیاده‌سازی الگوریتم Gossip با داده‌های جریانی
  • 75. مدیریت به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
  • 76. معرفی یادگیری تقویتی توزیع‌شده با Gossip
  • 77. پیاده‌سازی یک پروژه عملی نهایی

📚 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.