کتاب یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ
, ,

کتاب یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000028156 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: مدیریت داده‌های بزرگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه ای بر یادگیری ماشین و داده های بزرگ
  • 2. تعریف داده های بزرگ
  • 3. ویژگی های داده های بزرگ (حجم، سرعت، تنوع، واقعیت، ارزش)
  • 4. چالش های داده های بزرگ
  • 5. نقش یادگیری ماشین در مدیریت داده های بزرگ
  • 6. اهداف یادگیری ماشین در زمینه داده های بزرگ
  • 7. انواع یادگیری ماشین (نظارت شده، بدون نظارت، تقویتی)
  • 8. الگوریتم های یادگیری ماشین رایج
  • 9. معماری های یادگیری عمیق
  • 10. مراحل چرخه حیات پروژه یادگیری ماشین
  • 11. مراحل مدیریت داده های بزرگ
  • 12. جمع آوری داده ها
  • 13. ذخیره سازی داده ها (HDFS، S3، NoSQL)
  • 14. پردازش داده ها (MapReduce، Spark)
  • 15. پاکسازی داده ها
  • 16. تبدیل داده ها
  • 17. مهندسی ویژگی
  • 18. انتخاب ویژگی
  • 19. کاهش ابعاد
  • 20. انالیز اکتشافی داده ها (EDA)
  • 21. تجسم داده ها
  • 22. انتخاب مدل یادگیری ماشین
  • 23. آموزش مدل
  • 24. تنظیم هایپرپارامترها
  • 25. ارزیابی مدل
  • 26. اعتبارسنجی مدل
  • 27. تفسیر پذیری مدل
  • 28. استقرار مدل
  • 29. نظارت بر مدل
  • 30. به روز رسانی مدل
  • 31. مقیاس پذیری در یادگیری ماشین
  • 32. پردازش موازی و توزیع شده
  • 33. کتابخانه ها و فریمورک های یادگیری ماشین (TensorFlow، PyTorch، Scikit-learn)
  • 34. ابزارهای مدیریت داده های بزرگ (Hadoop، Spark، Kafka)
  • 35. پلتفرم های ابری برای یادگیری ماشین (AWS SageMaker، Google AI Platform، Azure ML)
  • 36. امنیت داده ها در یادگیری ماشین
  • 37. حریم خصوصی داده ها
  • 38. اخلاق در یادگیری ماشین
  • 39. سوگیری در داده ها و مدل ها
  • 40. تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection)
  • 41. شناخت الگو (Pattern Recognition)
  • 42. طبقه بندی (Classification)
  • 43. رگرسیون (Regression)
  • 44. خوشه بندی (Clustering)
  • 45. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 46. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 47. یادگیری عمیق برای پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 48. یادگیری عمیق برای بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 49. یادگیری عمیق برای سیستم های توصیه گر (Recommender Systems)
  • 50. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 51. یادگیری ماشین در اینترنت اشیا (IoT)
  • 52. یادگیری ماشین در تحلیل شبکه های اجتماعی
  • 53. یادگیری ماشین در تحلیل داده های مالی
  • 54. یادگیری ماشین در تحلیل داده های پزشکی
  • 55. یادگیری ماشین در تحلیل داده های بازاریابی
  • 56. یادگیری ماشین در اتوماسیون فرایندهای کسب و کار
  • 57. یادگیری ماشین در مدیریت ریسک
  • 58. یادگیری ماشین در کشف تقلب
  • 59. یادگیری ماشین در پیش بینی تقاضا
  • 60. یادگیری ماشین در بهینه سازی عملیات
  • 61. یادگیری ماشین در پردازش جریان داده (Stream Processing)
  • 62. یادگیری ماشین در تحلیل کلان داده های جغرافیایی (Geospatial Big Data)
  • 63. یادگیری ماشین در بلاکچین و داده های توزیع شده
  • 64. یادگیری ماشین در داده های صوتی
  • 65. یادگیری ماشین در داده های متنی
  • 66. یادگیری ماشین در داده های تصویری
  • 67. یادگیری ماشین در داده های ویدیویی
  • 68. یادگیری ماشین در داده های حسگر
  • 69. مدیریت داده های غیرساخت یافته
  • 70. مدیریت داده های نیمه ساخت یافته
  • 71. مدیریت داده های ساخت یافته
  • 72. استخراج اطلاعات از داده های بزرگ
  • 73. کشف دانش از داده های بزرگ
  • 74. داده کاوی (Data Mining)
  • 75. تحلیل پیشگویانه (Predictive Analytics)
  • 76. تحلیل توصیفی (Descriptive Analytics)
  • 77. تحلیل تجویزی (Prescriptive Analytics)
  • 78. معماری های داده های بزرگ برای یادگیری ماشین
  • 79. پایپ لاین های داده های بزرگ برای یادگیری ماشین
  • 80. مخازن داده های بزرگ (Data Lakes)
  • 81. دریاچه های داده (Data Warehouses)
  • 82. پایگاه های داده ستونی (Columnar Databases)
  • 83. پایگاه های داده گرافی (Graph Databases)
  • 84. پایگاه های داده کلید-مقدار (Key-Value Stores)
  • 85. پایگاه های داده سند گرا (Document Databases)
  • 86. فناوری های پردازش موازی (Parallel Processing Technologies)
  • 87. فناوری های پردازش توزیع شده (Distributed Processing Technologies)
  • 88. سیستم های فایل توزیع شده (Distributed File Systems)
  • 89. سیستم های پیام رسانی (Messaging Systems)
  • 90. فریمورک های پردازش جریانی (Stream Processing Frameworks)
  • 91. نرم افزارهای مدیریت داده های بزرگ (Big Data Management Software)
  • 92. ابزارهای تجسم داده های بزرگ (Big Data Visualization Tools)
  • 93. ابزارهای آماده سازی داده ها (Data Preparation Tools)
  • 94. ابزارهای مهندسی ویژگی (Feature Engineering Tools)
  • 95. ابزارهای تنظیم هایپرپارامترها (Hyperparameter Tuning Tools)
  • 96. ابزارهای استقرار مدل (Model Deployment Tools)
  • 97. ابزارهای نظارت بر مدل (Model Monitoring Tools)
  • 98. ابزارهای مدیریت چرخه عمر مدل (Model Lifecycle Management Tools)
  • 99. مفاهیم اساسی آمار برای یادگیری ماشین
  • 100. مفاهیم اساسی جبر خطی برای یادگیری ماشین

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب یادگیری ماشین از منظر مدیریت داده‌های بزرگ”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا