کتاب معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines
, ,

کتاب معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000199 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 معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: معماری نرم‌افزار

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر معماری نرم‌افزار
  • 2. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
  • 3. چرخه حیات پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 4. اهمیت معماری در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 5. اصول طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 6. اجزای کلیدی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 7. مراحل پیش‌پردازش داده‌ها
  • 8. جمع‌آوری و بهداشت داده‌ها
  • 9. تمیز کردن داده‌ها
  • 10. کشف و تشخیص داده‌های پرت
  • 11. مقیاس‌بندی و نرمال‌سازی داده‌ها
  • 12. مهندسی ویژگی
  • 13. انتخاب ویژگی
  • 14. تبدیل ویژگی
  • 15. ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 16. مدیریت داده‌های گمشده
  • 17. بخش‌بندی داده‌ها (آموزش، اعتبارسنجی، تست)
  • 18. انتخاب مدل یادگیری ماشین
  • 19. انواع مدل‌های یادگیری ماشین
  • 20. معیارهای ارزیابی مدل
  • 21. آموزش مدل
  • 22. تنظیم هایپرپارامترها
  • 23. اعتبارسنجی مدل
  • 24. تفسیرپذیری مدل
  • 25. استقرار مدل
  • 26. نظارت بر مدل
  • 27. نگهداری مدل
  • 28. معماری‌های سرویس‌گرا (SOA)
  • 29. معماری میکروسرویس
  • 30. مزایا و معایب میکروسرویس‌ها
  • 31. ملاحظات طراحی برای میکروسرویس‌ها
  • 32. الگوهای معماری میکروسرویس
  • 33. API Gateway
  • 34. Service Discovery
  • 35. Circuit Breaker
  • 36. Event-Driven Architecture
  • 37. Publish-Subscribe Pattern
  • 38. Message Queues
  • 39. Stream Processing
  • 40. Data Pipelines
  • 41. ETL vs. ELT
  • 42. Data Lakes
  • 43. Data Warehouses
  • 44. Feature Stores
  • 45. Model Registries
  • 46. MLOps: تعریف و اهداف
  • 47. اصول MLOps
  • 48. پیاده‌سازی MLOps
  • 49. ابزارها و فناوری‌های MLOps
  • 50. اتوماسیون در MLOps
  • 51. نسخه‌بندی داده‌ها
  • 52. نسخه‌بندی کد
  • 53. نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 54. نظارت بر عملکرد مدل
  • 55. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 56. بازآموزی مدل
  • 57. استقرار و مدیریت مداوم مدل
  • 58. CI/CD برای یادگیری ماشین
  • 59. پایپ‌لاین‌های CI/CD
  • 60. تست در MLOps
  • 61. تست واحد در خطوط لوله ML
  • 62. تست ادغام در خطوط لوله ML
  • 63. تست پذیرش در خطوط لوله ML
  • 64. تست توزیع داده
  • 65. تست مدل
  • 66. تست در زمان اجرا
  • 67. امنیت در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 68. امنیت داده‌ها
  • 69. امنیت مدل‌ها
  • 70. امنیت زیرساخت
  • 71. مدیریت دسترسی
  • 72. حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
  • 74. مدیریت هزینه‌ها و مقیاس‌پذیری
  • 75. انتخاب زیرساخت ابری
  • 76. خدمات ابری برای MLOps
  • 77. مدیریت منابع
  • 78. بهینه‌سازی هزینه‌ها
  • 79. مقیاس‌پذیری افقی و عمودی
  • 80. طراحی خطوط لوله برای تحمل خطا
  • 81. سیستم‌های توزیع شده
  • 82. پردازش موازی
  • 83. سیستم‌های توزیع شده برای ML
  • 84. Apache Spark
  • 85. Apache Flink
  • 86. Kubernetes برای MLOps
  • 87. Docker برای MLOps
  • 88. Orchestration Tools
  • 89. TensorFlow Extended (TFX)
  • 90. Kubeflow
  • 91. MLflow
  • 92. Airflow
  • 93. DAGs (Directed Acyclic Graphs)
  • 94. پیاده‌سازی خطوط لوله داده با Airflow
  • 95. پیاده‌سازی خطوط لوله ML با Kubeflow
  • 96. پایپ‌لاین‌های TFX
  • 97. ملاحظات عملی در طراحی خطوط لوله
  • 98. مستندسازی خطوط لوله
  • 99. عیب‌یابی خطوط لوله
  • 100. نظارت و هشداردهی

📚 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 معماری نرم‌افزار: Designing Machine Learning Pipelines”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا