سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب Machine Learning Pipelines with Spark

کتاب Machine Learning Pipelines with Spark

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 Machine Learning Pipelines with Spark

موضوع کلی: علوم داده و یادگیری ماشین

موضوع میانی: Apache Spark

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 2. آشنایی با Apache Spark
  • 3. معماری Spark و اجزای اصلی
  • 4. Spark Core: RDDها و عملیات پایه
  • 5. Spark SQL: DataFrames و ساختارهای داده
  • 6. Spark Streaming: پردازش داده‌های جریانی
  • 7. MLeap: خطوط لوله یادگیری ماشین قابل اشتراک‌گذاری
  • 8. Spark MLlib: کتابخانه یادگیری ماشین Spark
  • 9. مراحل پیش‌پردازش داده در خطوط لوله
  • 10. پاکسازی داده‌ها و مدیریت مقادیر گمشده
  • 11. مهندسی ویژگی: انتخاب و ساخت ویژگی‌ها
  • 12. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها: استانداردسازی و نرمال‌سازی
  • 13. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
  • 14. مدیریت داده‌های متنی برای یادگیری ماشین
  • 15. مقدمه‌ای بر مدل‌های یادگیری ماشین
  • 16. یادگیری نظارت شده و بدون نظارت
  • 17. رگرسیون خطی در Spark MLlib
  • 18. رگرسیون لجستیک در Spark MLlib
  • 19. درختان تصمیم برای طبقه‌بندی
  • 20. جنگل‌های تصادفی برای طبقه‌بندی
  • 21. ماشین‌های بردار پشتیبان (SVM)
  • 22. مدل‌های خوشه‌بندی: K-Means
  • 23. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 24. مقدمه‌ای بر یادگیری عمیق
  • 25. شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)
  • 26. شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN)
  • 27. طراحی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 28. مراحل تعریف خط لوله
  • 29. اعتبارسنجی متقابل برای ارزیابی مدل
  • 30. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 31. جستجوی شبکه‌ای (Grid Search)
  • 32. جستجوی تصادفی (Random Search)
  • 33. بهینه‌سازی بایسی (Bayesian Optimization)
  • 34. روش‌های ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 35. دقت، صحت، بازیابی و امتیاز F1
  • 36. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 37. منحنی ROC و مساحت زیر منحنی (AUC)
  • 38. روش‌های ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 39. خطای میانگین مربعات (MSE)
  • 40. ریشه خطای میانگین مربعات (RMSE)
  • 41. خطای میانگین قدر مطلق (MAE)
  • 42. ضریب تعیین (R-squared)
  • 43. استقرار خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 44. ذخیره و بارگذاری مدل‌های Spark MLlib
  • 45. ساخت APIهای RESTful برای مدل‌ها
  • 46. استقرار بر روی پلتفرم‌های ابری
  • 47. نظارت بر عملکرد مدل در تولید
  • 48. بازآموزی مدل‌ها و به‌روزرسانی خط لوله
  • 49. مدیریت نسخه خطوط لوله و مدل‌ها
  • 50. خطوط لوله پیچیده یادگیری ماشین
  • 51. ترکیب مدل‌ها (Ensembling)
  • 52. یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
  • 53. پردازش زبان طبیعی (NLP) با Spark
  • 54. استخراج ویژگی از متن
  • 55. مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling)
  • 56. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
  • 57. شناسایی موجودیت نام‌گذاری شده (NER)
  • 58. یادگیری ماشین برای داده‌های سری زمانی
  • 59. پیش‌بینی سری‌های زمانی با Spark
  • 60. مدل‌های ARIMA در Spark
  • 61. یادگیری ماشین برای داده‌های گراف
  • 62. پردازش داده‌های گراف با GraphX
  • 63. الگوریتم‌های گراف در Spark
  • 64. یادگیری ماشین برای داده‌های تصویری
  • 65. پردازش تصویر با Spark
  • 66. استفاده از CNNها در Spark
  • 67. یادگیری ماشین برای داده‌های صوتی
  • 68. پردازش صدا با Spark
  • 69. استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق برای صدا
  • 70. ملاحظات امنیتی در خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 71. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 72. امنیت مدل‌ها در برابر حملات
  • 73. مدیریت دسترسی و مجوزها
  • 74. رعایت الزامات قانونی و شرعی در پردازش داده
  • 75. چارچوب‌های قانونی داده در ایران
  • 76. مقررات مربوط به داده‌های شخصی
  • 77. اصول اخلاقی در علم داده
  • 78. مدیریت ریسک در پیاده‌سازی خطوط لوله
  • 79. برنامه‌ریزی برای شکست و بازیابی
  • 80. طراحی مقاوم در برابر خطا
  • 81. مستندسازی خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 82. استانداردهای مستندسازی
  • 83. نکات کلیدی برای مستندسازی مؤثر
  • 84. آینده خطوط لوله یادگیری ماشین
  • 85. اتوماسیون کامل خط لوله (AutoML)
  • 86. یادگیری ماشین قابل توضیح (XAI)
  • 87. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 88. کاربرد خطوط لوله یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 89. مالی و بانکی
  • 90. بهداشت و درمان
  • 91. تجارت الکترونیک
  • 92. تولید و صنعت
  • 93. برنامه‌ریزی و اجرای پروژه خط لوله یادگیری ماشین
  • 94. تعریف اهداف و محدوده پروژه
  • 95. انتخاب ابزارها و فناوری‌ها
  • 96. تیم‌سازی و نقش‌ها
  • 97. مدیریت زمان و منابع
  • 98. ارزیابی و درس‌آموخته‌ها
  • 99. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 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.