اکسپرس 24
کتاب استفاده از یادگیری ماشین توزیعی برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های شخصی در محیط HPC

کتاب استفاده از یادگیری ماشین توزیعی برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های شخصی در محیط HPC

تگ‌ها: HPC پردازش موازی تحلیل داده خوشه‌بندی داده داده‌های شخصی طبقه‌بندی داده محاسبات با کارایی بالا مدل‌سازی داده یادگیری ماشین یادگیری ماشین توزیعی

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 استفاده از یادگیری ماشین توزیعی برای طبقه‌بندی و خوشه‌بندی داده‌های شخصی در محیط HPC

موضوع کلی: محاسبات با عملکرد بالا (HPC)

موضوع میانی: HPC و مدلسازی سیستم‌های جبر جمع‌آوری و تحلیل داده‌های شخصی

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین توزیعی
  • 2. مبانی محاسبات با کارایی بالا (HPC)
  • 3. معماری سیستم‌های HPC
  • 4. چارچوب‌های یادگیری ماشین توزیعی: معرفی و مقایسه
  • 5. نقش داده‌های شخصی در یادگیری ماشین
  • 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های شخصی
  • 7. تکنیک‌های نمونه‌برداری از داده‌های شخصی
  • 8. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد در داده‌های شخصی
  • 9. الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای داده‌های شخصی
  • 10. شبکه‌های عصبی عمیق برای طبقه‌بندی داده‌های شخصی
  • 11. الگوریتم‌های خوشه‌بندی برای داده‌های شخصی
  • 12. خوشه‌بندی K-means بر روی داده‌های توزیع‌شده
  • 13. خوشه‌بندی سلسله مراتبی برای داده‌های شخصی
  • 14. ارزیابی عملکرد مدل‌های طبقه‌بندی
  • 15. معیارهای ارزیابی خوشه‌بندی
  • 16. مقیاس‌پذیری الگوریتم‌های یادگیری ماشین
  • 17. بهینه‌سازی عملکرد در محیط HPC
  • 18. استفاده از کتابخانه‌های موازی برای یادگیری ماشین
  • 19. مفاهیم توزیع داده در یادگیری ماشین
  • 20. استراتژی‌های تقسیم داده: داده‌محور و مدل‌محور
  • 21. موازنه بار در محاسبات توزیعی
  • 22. سیستم‌های مدیریت خوشه: SLURM، PBS، Kubernetes
  • 23. نوشتن کد موازی با استفاده از MPI
  • 24. نوشتن کد موازی با استفاده از OpenMP
  • 25. استفاده از Apache Spark برای یادگیری ماشین
  • 26. استفاده از TensorFlow در محیط توزیعی
  • 27. استفاده از PyTorch در محیط توزیعی
  • 28. بهینه‌سازی حافظه در یادگیری ماشین توزیعی
  • 29. مدیریت خطا و تحمل پذیری در سیستم‌های توزیعی
  • 30. امنیت داده‌های شخصی در یادگیری ماشین
  • 31. حریم خصوصی تفاضلی در یادگیری ماشین
  • 32. یادگیری فدرال: مفاهیم و کاربردها
  • 33. محافظت از حریم خصوصی با استفاده از رمزنگاری همومورفیک
  • 34. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 35. روش‌های تجسم داده‌های یادگیری ماشین
  • 36. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در تشخیص تقلب
  • 37. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در پیش‌بینی رفتار مشتری
  • 38. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در تشخیص پزشکی
  • 39. کاربرد یادگیری ماشین توزیعی در پردازش زبان طبیعی
  • 40. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در یادگیری ماشین توزیعی
  • 41. روش‌های انتخاب مدل در یادگیری ماشین
  • 42. استفاده از GPU در یادگیری ماشین توزیعی
  • 43. مبانی مجازی‌سازی و контейнеризация
  • 44. استفاده از Docker و Kubernetes برای استقرار مدل‌ها
  • 45. مانیتورینگ و مدیریت سیستم‌های یادگیری ماشین توزیعی
  • 46. بهینه‌سازی مصرف انرژی در محاسبات HPC
  • 47. تحلیل هزینه-فایده یادگیری ماشین توزیعی
  • 48. مفاهیم پایگاه داده‌های NoSQL برای داده‌های بزرگ
  • 49. استفاده از Hadoop و Hive برای پردازش داده‌های بزرگ
  • 50. چالش‌ها و راهکارهای ذخیره‌سازی داده‌های شخصی
  • 51. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده‌ها
  • 52. بهینه‌سازی I/O در محیط HPC
  • 53. مفاهیم شبکه در محیط HPC
  • 54. آینده یادگیری ماشین توزیعی و HPC
  • 55. مطالعه موردی: طبقه‌بندی تصاویر در مقیاس بزرگ
  • 56. مطالعه موردی: خوشه‌بندی داده‌های ژنومیک
  • 57. مطالعه موردی: پیش‌بینی ترافیک با استفاده از یادگیری ماشین
  • 58. استفاده از روش‌های ensemble در یادگیری ماشین توزیعی
  • 59. بهبود دقت مدل با استفاده از یادگیری نیمه‌نظارتی
  • 60. یادگیری تقویتی در محیط توزیعی
  • 61. تکنیک‌های کاهش ابعاد غیرخطی (UMAP, t-SNE)
  • 62. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 63. مدیریت نسخه‌های کد و داده در پروژه‌های بزرگ
  • 64. روش‌های مستندسازی پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 65. استفاده از CI/CD در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 66. مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 67. قوانین و مقررات مربوط به داده‌های شخصی در ایران
  • 68. استانداردهای امنیتی داده در محیط HPC

📚 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.