سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب مهندسی ویژگی مقیاس‌پذیر: پردازش حجم عظیم داده برای مدل‌های قوی

کتاب مهندسی ویژگی مقیاس‌پذیر: پردازش حجم عظیم داده برای مدل‌های قوی

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 مهندسی ویژگی مقیاس‌پذیر: پردازش حجم عظیم داده برای مدل‌های قوی

موضوع کلی: تصمیم‌گیری بهینه در شرایط عدم قطعیت

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی مهندسی ویژگی در پردازش داده‌های حجیم
  • 2. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری در مهندسی ویژگی
  • 3. انواع داده‌های حجیم و چالش‌های آن‌ها
  • 4. اصول طراحی ویژگی‌های مقیاس‌پذیر
  • 5. تکنیک‌های کاهش ابعاد در داده‌های حجیم
  • 6. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA) برای داده‌های حجیم
  • 7. تجزیه مقادیر منفرد (SVD) در مقیاس بزرگ
  • 8. انتخاب ویژگی با روش‌های فیلترینگ
  • 9. انتخاب ویژگی با روش‌های بسته‌بندی (Wrapper)
  • 10. انتخاب ویژگی با روش‌های تعبیه‌شده (Embedded)
  • 11. مهندسی ویژگی مبتنی بر درخت تصمیم
  • 12. مهندسی ویژگی برای یادگیری عمیق
  • 13. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN) برای استخراج ویژگی
  • 14. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای داده‌های ترتیبی
  • 15. ترنسفورمرها و استخراج ویژگی‌های متنی
  • 16. مهندسی ویژگی برای داده‌های گراف
  • 17. شبکه‌های گراف عصبی (GNN)
  • 18. پردازش زبان طبیعی (NLP) و مهندسی ویژگی
  • 19. بردارهای کلمه (Word Embeddings)
  • 20. استخراج ویژگی از متن با TF-IDF
  • 21. استخراج ویژگی از متن با مدل‌های زبانی
  • 22. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 23. استخراج ویژگی از تصاویر با SIFT و SURF
  • 24. استخراج ویژگی از تصاویر با شبکه‌های یادگیری عمیق
  • 25. مهندسی ویژگی برای داده‌های صوتی
  • 26. استخراج ویژگی از صوت با MFCC
  • 27. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 28. استخراج ویژگی از سری زمانی با استفاده از تبدیل فوریه
  • 29. استخراج ویژگی از سری زمانی با استفاده از تجزیه ویولت
  • 30. پردازش داده‌های حجیم با Apache Spark
  • 31. مفاهیم اولیه Apache Spark
  • 32. Spark SQL برای پردازش داده‌های ساختاریافته
  • 33. Spark Streaming برای پردازش داده‌های زنده
  • 34. MLlib در Spark برای یادگیری ماشین
  • 35. مهندسی ویژگی با استفاده از MLlib
  • 36. مدل‌های یادگیری مقیاس‌پذیر در Spark
  • 37. تکنیک‌های نمونه‌برداری در داده‌های حجیم
  • 38. نمونه‌برداری تصادفی ساده
  • 39. نمونه‌برداری طبقه‌ای
  • 40. نمونه‌گیری مجدد (Resampling)
  • 41. مهندسی ویژگی برای داده‌های نامتوازن
  • 42. روش‌های تولید داده‌های مصنوعی (SMOTE)
  • 43. ارزیابی مدل‌ها در داده‌های نامتوازن
  • 44. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مقیاس بزرگ
  • 45. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 46. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 47. بهینه‌سازی بیزی (Bayesian Optimization)
  • 48. مدیریت داده‌های حجیم و ذخیره‌سازی
  • 49. پایگاه‌های داده NoSQL برای داده‌های حجیم
  • 50. ذخیره‌سازی توزیع‌شده HDFS
  • 51. مهندسی ویژگی در پایگاه‌های داده NoSQL
  • 52. تکنیک‌های ساخت ویژگی‌های ترکیبی
  • 53. ترکیب ویژگی‌های عددی و دسته‌ای
  • 54. تکنیک‌های نگاشت ویژگی‌های دسته‌ای
  • 55. ترکیب ویژگی‌های متنی و عددی
  • 56. مهندسی ویژگی در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 57. فیلترینگ مبتنی بر محتوا
  • 58. فیلترینگ مشارکتی
  • 59. ترکیب روش‌ها در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 60. مهندسی ویژگی برای تشخیص ناهنجاری
  • 61. تکنیک‌های مبتنی بر چگالی
  • 62. تکنیک‌های مبتنی بر فاصله
  • 63. تکنیک‌های مبتنی بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 64. مهندسی ویژگی در حوزه سلامت دیجیتال
  • 65. استخراج ویژگی از پرونده الکترونیک سلامت
  • 66. مهندسی ویژگی در پیش‌بینی بیماری
  • 67. مهندسی ویژگی در تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی
  • 68. استخراج ویژگی‌های کاربران و روابط
  • 69. تحلیل احساسات و نظرات کاربران
  • 70. مهندسی ویژگی در حوزه مالی و اقتصادی
  • 71. استخراج ویژگی از داده‌های تراکنش
  • 72. پیش‌بینی روند بازار
  • 73. مدیریت ریسک با مهندسی ویژگی
  • 74. مهندسی ویژگی در حوزه اینترنت اشیاء (IoT)
  • 75. استخراج ویژگی از داده‌های سنسورها
  • 76. تشخیص الگو در داده‌های IoT
  • 77. بهینه‌سازی مصرف انرژی با مهندسی ویژگی
  • 78. مهندسی ویژگی در سیستم‌های خودران
  • 79. استخراج ویژگی از داده‌های حسگرهای خودرو
  • 80. پیش‌بینی رفتار سایر خودروها
  • 81. مهندسی ویژگی در پردازش تصویر پزشکی
  • 82. استخراج ویژگی از تصاویر MRI و CT
  • 83. تشخیص تومور و ناهنجاری‌ها
  • 84. مهندسی ویژگی در تحلیل ترافیک شهری
  • 85. استخراج ویژگی از داده‌های دوربین‌ها و سنسورها
  • 86. پیش‌بینی ازدحام و بهینه‌سازی جریان ترافیک
  • 87. مهندسی ویژگی در امنیت سایبری
  • 88. تشخیص نفوذ و بدافزار
  • 89. تحلیل رفتارهای مشکوک
  • 90. مهندسی ویژگی در بهینه‌سازی زیرساخت‌های ابری
  • 91. مدیریت منابع و پیش‌بینی بار
  • 92. تکنیک‌های مهندسی ویژگی در یادگیری تقویتی
  • 93. استخراج ویژگی از محیط برای عامل
  • 94. یادگیری نمایش ویژگی‌ها در یادگیری تقویتی
  • 95. مهندسی ویژگی در پردازش ویدئو
  • 96. استخراج ویژگی‌های مکانی-زمانی
  • 97. تشخیص فعالیت و رویداد در ویدئو
  • 98. ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در مهندسی ویژگی
  • 99. حفاظت از داده‌های حساس
  • 100. روش‌های گمنام‌سازی داده‌ها

📚 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.