اکسپرس 24
کتاب ردیابی و حکمرانی داده در یادگیری ماشین

کتاب ردیابی و حکمرانی داده در یادگیری ماشین

تگ‌ها: provenance داده حکمرانی داده داده کاوی داده‌های یادگیری ماشین ردیابی داده علوم داده کیفیت داده مدیریت داده هوش مصنوعی یادگیری ماشین

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 ردیابی و حکمرانی داده در یادگیری ماشین

موضوع کلی: مدیریت داده و اطلاعات

موضوع میانی: کیفیت و قابلیت اطمینان داده‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ردیابی داده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت ردیابی داده برای قابلیت اطمینان مدل
  • 3. مفاهیم کلیدی حکمرانی داده
  • 4. چرخه حیات داده و ردیابی در هر مرحله
  • 5. انواع فراداده و نقش آن‌ها در ردیابی
  • 6. استانداردهای فراداده برای داده‌های یادگیری ماشین
  • 7. ابزارهای جمع‌آوری فراداده به صورت خودکار
  • 8. روش‌های ذخیره‌سازی فراداده
  • 9. طراحی مخزن فراداده
  • 10. مدل‌سازی داده برای ردیابی
  • 11. زبان‌های پرس و جو برای بازیابی فراداده
  • 12. ارتباط فراداده با خط لوله یادگیری ماشین
  • 13. ردیابی نسخه‌ها و تغییرات داده
  • 14. ردیابی منشاء داده‌ها (Data Lineage)
  • 15. تاثیر کیفیت داده بر ردیابی
  • 16. روش‌های ارزیابی کیفیت داده
  • 17. پاکسازی و پیش‌پردازش داده و ردیابی تغییرات
  • 18. شناسایی و رفع ناهنجاری‌ها در داده‌ها
  • 19. تاثیر داده‌های نادرست بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 20. ردیابی ویژگی‌ها و مهندسی ویژگی
  • 21. اهمیت ردیابی داده برای توضیح‌پذیری مدل
  • 22. تفسیرپذیری مدل و ردیابی داده‌ها
  • 23. استفاده از فراداده برای ممیزی مدل
  • 24. انطباق با مقررات و الزامات قانونی
  • 25. حریم خصوصی داده و ردیابی
  • 26. تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده و ردیابی
  • 27. امنیت داده و ردیابی دسترسی
  • 28. مدیریت دسترسی به داده و فراداده
  • 29. نقش‌های کاربری و سطوح دسترسی
  • 30. بهترین شیوه‌ها برای ردیابی داده در محیط‌های ابری
  • 31. استفاده از ردیابی داده برای شناسایی سوگیری در مدل
  • 32. تکنیک‌های کاهش سوگیری در داده‌ها
  • 33. ردیابی داده در سیستم‌های توزیع‌شده
  • 34. مقیاس‌پذیری ردیابی داده
  • 35. استفاده از ردیابی داده برای بازتولیدپذیری آزمایش‌ها
  • 36. مدیریت پیکربندی آزمایش‌ها
  • 37. ردیابی مدل‌ها و پارامترها
  • 38. مقایسه عملکرد مدل‌ها و ردیابی تغییرات
  • 39. ردیابی داده در محیط‌های یادگیری پیوسته
  • 40. نظارت بر داده‌ها در زمان واقعی
  • 41. شناسایی انحراف داده (Data Drift)
  • 42. ردیابی داده و بازخورد مدل
  • 43. بهبود کیفیت داده بر اساس بازخورد مدل
  • 44. استفاده از ردیابی داده برای تشخیص خطا در خط لوله
  • 45. عیب‌یابی و رفع مشکلات مربوط به داده
  • 46. ردیابی داده در سیستم‌های توصیه گر
  • 47. ردیابی داده در پردازش زبان طبیعی
  • 48. ردیابی داده در بینایی ماشین
  • 49. ردیابی داده در سری‌های زمانی
  • 50. چالش‌ها و محدودیت‌های ردیابی داده
  • 51. آینده ردیابی داده در یادگیری ماشین
  • 52. استفاده از بلاکچین برای ردیابی داده
  • 53. استانداردهای باز برای ردیابی داده
  • 54. معماری‌های ردیابی داده
  • 55. بهینه‌سازی عملکرد ردیابی داده
  • 56. هزینه‌های ردیابی داده و مدیریت آن‌ها
  • 57. ارزیابی ROI ردیابی داده
  • 58. پیاده‌سازی ردیابی داده در سازمان‌ها
  • 59. تغییرات فرهنگی برای پذیرش ردیابی داده
  • 60. آموزش و توانمندسازی کارکنان در زمینه ردیابی داده
  • 61. مطالعه موردی: ردیابی داده در یک پروژه یادگیری ماشین
  • 62. بهترین ابزارهای متن‌باز برای ردیابی داده
  • 63. بهترین ابزارهای تجاری برای ردیابی داده
  • 64. مقایسه ابزارهای ردیابی داده
  • 65. انتخاب ابزار مناسب برای ردیابی داده
  • 66. توسعه یک استراتژی ردیابی داده
  • 67. نقش ردیابی داده در تحول دیجیتال
  • 68. اهمیت ردیابی داده برای تصمیم‌گیری مبتنی بر داده
  • 69. ردیابی داده و هوش تجاری
  • 70. ردیابی داده و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
  • 71. آینده حکمرانی داده

📚 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.