اکسپرس 24
کتاب ابرداده و چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین

کتاب ابرداده و چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین

تگ‌ها: ابر داده تحلیل داده چرخه عمر مدل داده کاوی علم داده متا دیتا مدل سازی 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 ابرداده و چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: تحلیل و مدیریت داده‌ها

موضوع میانی: مدیریت ابرداده (Metadata)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر ابرداده در یادگیری ماشین
  • 2. اهمیت ابرداده در بهبود عملکرد مدل‌ها
  • 3. انواع ابرداده و ویژگی‌های آن‌ها
  • 4. جمع‌آوری و برچسب‌گذاری داده‌ها
  • 5. روش‌های پاکسازی و پیش‌پردازش ابرداده
  • 6. تکنیک‌های مهندسی ویژگی از ابرداده
  • 7. مدل‌سازی ابرداده برای افزایش دقت پیش‌بینی
  • 8. ارزیابی کیفیت ابرداده
  • 9. استانداردهای رایج ابرداده در یادگیری ماشین
  • 10. ابر داده ساختاریافته و غیرساختاریافته
  • 11. کاربرد ابرداده در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 12. ابر داده و تشخیص تقلب
  • 13. ابر داده و تحلیل احساسات
  • 14. ابر داده و پردازش زبان طبیعی
  • 15. ابر داده و بینایی ماشین
  • 16. استفاده از ابرداده در تشخیص الگوها
  • 17. چرخه عمر مدل‌های یادگیری ماشین: مقدمه
  • 18. مراحل اصلی چرخه عمر مدل
  • 19. تعریف مسئله و جمع‌آوری داده‌های اولیه
  • 20. انتخاب مدل مناسب و آموزش
  • 21. ارزیابی و اعتبارسنجی مدل
  • 22. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 23. استقرار مدل در محیط عملیاتی
  • 24. نظارت بر عملکرد مدل و نگهداری
  • 25. تکنیک‌های افزایش داده‌ها
  • 26. روش‌های کاهش بُعد داده‌ها
  • 27. انتخاب ویژگی‌های مهم
  • 28. تکنیک‌های تنظیم بیش‌برازش (Overfitting)
  • 29. روش‌های مقابله با داده‌های نامتوازن
  • 30. ارزیابی عملکرد مدل: معیارهای ارزیابی
  • 31. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 32. مدل‌های یادگیری ماشین تحت نظارت: رگرسیون
  • 33. مدل‌های یادگیری ماشین تحت نظارت: طبقه‌بندی
  • 34. مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت: خوشه‌بندی
  • 35. مدل‌های یادگیری ماشین بدون نظارت: کاهش ابعاد
  • 36. الگوریتم‌های درخت تصمیم
  • 37. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 38. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)
  • 39. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 40. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش تصویر
  • 41. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش صدا
  • 42. کاربرد یادگیری عمیق در پردازش متن
  • 43. انتخاب ابزارها و پلتفرم‌های یادگیری ماشین
  • 44. مقدمه‌ای بر پایتون برای یادگیری ماشین
  • 45. کتابخانه‌های پایتون: NumPy و Pandas
  • 46. کتابخانه‌های پایتون: Scikit-learn
  • 47. کتابخانه‌های پایتون: TensorFlow و Keras
  • 48. مدیریت نسخه‌های مدل
  • 49. کنترل کیفیت مدل و تست
  • 50. مستندسازی مدل و ابرداده
  • 51. اخلاق در یادگیری ماشین و حریم خصوصی داده‌ها
  • 52. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 53. تأثیر ابرداده بر قابلیت اعتماد مدل
  • 54. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
  • 55. برنامه‌ریزی برای به‌روزرسانی و نگهداری مدل
  • 56. بهینه‌سازی مصرف منابع در یادگیری ماشین
  • 57. یادگیری انتقال (Transfer Learning)
  • 58. یادگیری خودنظارتی (Self-Supervised Learning)
  • 59. ابر داده و یادگیری فدرال (Federated Learning)
  • 60. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل
  • 61. مدل‌های یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 62. کاربرد ابرداده در تشخیص ناهنجاری
  • 63. ابر داده و امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. بررسی موردی: کاربرد ابرداده در تشخیص بیماری
  • 65. بررسی موردی: کاربرد ابرداده در پیش‌بینی بازار
  • 66. بررسی موردی: کاربرد ابرداده در سیستم‌های رانندگی خودکار
  • 67. آینده ابرداده و یادگیری ماشین
  • 68. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در زمینه ابرداده

📚 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.