کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا
, ,

کتاب بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000000359 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing)

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر علم داده و سیستم‌های توصیه‌گر
  • 2. مبانی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 3. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 4. انواع سیستم‌های توصیه‌گر
  • 5. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 6. فیلترینگ مشارکتی
  • 7. ترکیب رویکردها
  • 8. معماری سیستم‌های توصیه‌گر
  • 9. مقیاس‌پذیری در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 10. پردازش داده‌های حجیم (Big Data)
  • 11. ابزارهای پردازش داده‌های حجیم
  • 12. مفاهیم محاسبات توزیع شده (Distributed Computing)
  • 13. مفاهیم محاسبات سطح بالا (High-Performance Computing – HPC)
  • 14. معماری‌های HPC
  • 15. سخت‌افزار HPC (CPU, GPU, TPU)
  • 16. شبکه‌های HPC
  • 17. سیستم‌های ذخیره‌سازی HPC
  • 18. موازی‌سازی (Parallelism)
  • 19. انواع موازی‌سازی (Data Parallelism, Task Parallelism)
  • 20. تکنیک‌های موازی‌سازی
  • 21. کتابخانه‌های موازی‌سازی (MPI, OpenMP)
  • 22. برنامه‌نویسی موازی در پایتون (Multiprocessing, Threading)
  • 23. توزیع بار کاری (Workload Distribution)
  • 24. مدل‌های توزیع پردازش (MapReduce, Spark)
  • 25. Apache Spark چیست؟
  • 26. Spark Core
  • 27. Spark SQL
  • 28. Spark Streaming
  • 29. Spark MLlib
  • 30. Spark GraphX
  • 31. معرفی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 32. الگوریتم‌های محبوب توصیه‌گر
  • 33. تحلیل پیچیدگی الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 34. بهینه‌سازی زمان اجرا (Runtime Optimization)
  • 35. بهینه‌سازی مصرف حافظه (Memory Optimization)
  • 36. تکنیک‌های فشرده‌سازی داده (Data Compression)
  • 37. الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای توصیه‌گرها
  • 38. یادگیری عمیق (Deep Learning) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 39. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNNs)
  • 40. شبکه‌های عصبی کانولوشونی (CNNs)
  • 41. ترانسفورمرها (Transformers)
  • 42. ماتریس فاکتورization (Matrix Factorization)
  • 43. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 44. SVD (Singular Value Decomposition)
  • 45. NMF (Non-negative Matrix Factorization)
  • 46. ALS (Alternating Least Squares)
  • 47. بهینه‌سازی پارامترهای مدل
  • 48. تنظیم فوق پارامتر (Hyperparameter Tuning)
  • 49. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 50. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 51. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 52. تکنیک‌های نمونه‌برداری (Sampling Techniques)
  • 53. نمونه‌برداری از داده‌های مثبت و منفی
  • 54. کاهش ابعاد داده‌های ورودی
  • 55. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 56. استخراج ویژگی (Feature Extraction)
  • 57. کاربرد GPU در اجرای الگوریتم‌های توصیه‌گر
  • 58. CUDA Programming Model
  • 59. OpenCL
  • 60. کتابخانه‌های GPU برای یادگیری ماشین (TensorFlow, PyTorch)
  • 61. موازی‌سازی در Spark MLlib
  • 62. بهینه‌سازی الگوریتم‌های ماتریس فاکتورization در Spark
  • 63. پیاده‌سازی ALS توزیع شده
  • 64. بهینه‌سازی حافظه در Spark
  • 65. استفاده از RDDs و DataFrames به صورت بهینه
  • 66. تنظیمات Spark برای عملکرد بالا
  • 67. مدیریت منابع در خوشه‌های Spark
  • 68. استفاده از HDFS و Object Storage برای داده‌های حجیم
  • 69. مفاهیم ایندکس‌گذاری (Indexing) در داده‌های حجیم
  • 70. انواع ایندکس‌ها (Inverted Index, Locality-Sensitive Hashing)
  • 71. Locality-Sensitive Hashing (LSH)
  • 72. کاربرد LSH در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. پیاده‌سازی LSH با Spark
  • 74. بهینه‌سازی تولید موارد مشابه (Similar Item Generation)
  • 75. روش‌های یافتن نزدیکترین همسایگان (Nearest Neighbor Search)
  • 76. K-d Trees
  • 77. Ball Trees
  • 78. Approximate Nearest Neighbor (ANN) Search
  • 79. کتابخانه‌های ANN (Faiss, Annoy, NMSLIB)
  • 80. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری موتور توصیه‌گر
  • 81. معماری‌های میکرو سرویس (Microservices) برای توصیه‌گرها
  • 82. پردازش در لحظه (Real-time Processing)
  • 83. سیستم‌های صف پیام (Message Queue Systems) (Kafka, RabbitMQ)
  • 84. ذخیره‌سازی داده‌های لاگ (Log Data)
  • 85. سیستم‌های پایگاه داده NoSQL برای توصیه‌گرها
  • 86. Redis, Cassandra, MongoDB
  • 87. بهینه‌سازی پرس و جو (Query Optimization)
  • 88. تکنیک‌های کشینگ (Caching) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 89. استراتژی‌های تحویل توصیه‌گر (Recommendation Delivery Strategies)
  • 90. تست A/B برای ارزیابی الگوریتم‌ها
  • 91. معیارهای ارزیابی سیستم‌های توصیه‌گر
  • 92. Precision, Recall, F1-score
  • 93. MAP (Mean Average Precision)
  • 94. NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
  • 95. RMSE (Root Mean Squared Error)
  • 96. تست و اشکال‌زدایی (Debugging) الگوریتم‌های توزیع شده
  • 97. مانیتورینگ (Monitoring) عملکرد سیستم توصیه‌گر
  • 98. لاگ‌گیری (Logging) در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 99. امنیت در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 100. حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy)

📚 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 بهینه‌سازی الگوریتم‌های توصیه‌گر برای حجم داده بالا”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا