سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب ساخت و مدیریت مخزن ویژگی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

کتاب ساخت و مدیریت مخزن ویژگی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

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 ساخت و مدیریت مخزن ویژگی برای استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در عمل

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کسب و کار

موضوع میانی: مهندسی ویژگی (Feature Engineering) و مدیریت آن

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی در کسب و کار
  • 2. یادگیری ماشین: مفاهیم پایه
  • 3. کاربرد یادگیری ماشین در صنایع مختلف
  • 4. مخزن ویژگی: تعریف و اهمیت
  • 5. چالش‌های مدیریت ویژگی در پروژه‌های ML
  • 6. معرفی Databricks Feature Store
  • 7. معماری مخزن ویژگی
  • 8. مراحل ساخت مخزن ویژگی
  • 9. تعریف ویژگی‌ها در مخزن
  • 10. انواع داده‌های پشتیبانی شده در مخزن ویژگی
  • 11. مصادر داده برای مهندسی ویژگی
  • 12. اتصال به منابع داده خارجی
  • 13. استخراج داده‌ها برای ساخت ویژگی
  • 14. تبدیل داده‌ها و ایجاد ویژگی‌های جدید
  • 15. تکنیک‌های مهندسی ویژگی
  • 16. مهندسی ویژگی برای داده‌های جدولی
  • 17. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
  • 18. مهندسی ویژگی برای داده‌های تصویری
  • 19. مهندسی ویژگی برای داده‌های سری زمانی
  • 20. کدگذاری ویژگی‌ها (Feature Encoding)
  • 21. مقیاس‌بندی ویژگی‌ها (Feature Scaling)
  • 22. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
  • 23. اهمیت انتخاب ویژگی
  • 24. روش‌های فیلتر برای انتخاب ویژگی
  • 25. روش‌های wrapper برای انتخاب ویژگی
  • 26. روش‌های embedded برای انتخاب ویژگی
  • 27. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
  • 28. تحلیل مؤلفه‌های اصلی (PCA)
  • 29. تحلیل تفکیک‌کننده خطی (LDA)
  • 30. یادگیری تبه‌همدیس (Manifold Learning)
  • 31. مدیریت چرخه حیات ویژگی
  • 32. ثبت و ردیابی ویژگی‌ها
  • 33. نسخه‌بندی ویژگی‌ها
  • 34. اشتراک‌گذاری ویژگی‌ها بین تیم‌ها
  • 35. حاکمیت داده و ویژگی
  • 36. امنیت داده‌ها در مخزن ویژگی
  • 37. کنترل دسترسی به ویژگی‌ها
  • 38. کیفیت داده‌ها و ویژگی‌ها
  • 39. اعتبارسنجی ویژگی‌ها
  • 40. مانیتورینگ ویژگی‌ها در طول زمان
  • 41. تشخیص انحراف داده (Data Drift)
  • 42. تشخیص انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 43. تأثیر انحراف بر مدل‌ها
  • 44. استراتژی‌های مقابله با انحراف
  • 45. ساخت ویژگی‌های قابل بازتولید (Reproducible Features)
  • 46. استفاده از pipeline برای مهندسی ویژگی
  • 47. ابزارهای خودکارسازی مهندسی ویژگی
  • 48. مخزن ویژگی و استقرار مدل (Model Deployment)
  • 49. اتصال مخزن ویژگی به سیستم‌های استقرار
  • 50. پیش‌بینی بلادرنگ با استفاده از مخزن ویژگی
  • 51. تأخیر در پیش‌بینی (Prediction Latency)
  • 52. بهینه‌سازی زمان پاسخگویی
  • 53. مخزن ویژگی برای یادگیری تقویتی
  • 54. کاربرد مخزن ویژگی در مدل‌های پیچیده
  • 55. یادگیری عمیق و مهندسی ویژگی
  • 56. تکنیک‌های پیشرفته مهندسی ویژگی
  • 57. ویژگی‌های ترکیبی (Composite Features)
  • 58. ویژگی‌های پویا (Dynamic Features)
  • 59. ویژگی‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Features)
  • 60. استفاده از ویژگی‌ها در مدل‌های توضیح‌پذیر (XAI)
  • 61. اخلاق در مهندسی ویژگی
  • 62. سوگیری در ویژگی‌ها (Bias in Features)
  • 63. کاهش سوگیری در ویژگی‌ها
  • 64. ملاحظات قانونی و انطباق در مهندسی ویژگی
  • 65. مقررات حفاظت از داده‌ها
  • 66. استانداردهای داده در صنعت
  • 67. مخزن ویژگی برای حوزه‌های خاص کسب و کار
  • 68. کاربرد در بازاریابی و فروش
  • 69. کاربرد در امور مالی و حسابداری
  • 70. کاربرد در عملیات و زنجیره تأمین
  • 71. کاربرد در منابع انسانی
  • 72. کاربرد در تولید و صنعت
  • 73. کاربرد در خدمات مشتری
  • 74. بهینه‌سازی هزینه در مخزن ویژگی
  • 75. مدیریت منابع محاسباتی
  • 76. انتخاب ابزار مناسب برای مخزن ویژگی
  • 77. مقایسه Databricks Feature Store با سایر ابزارها
  • 78. آینده مخزن ویژگی و مهندسی ویژگی
  • 79. روندهای نوظهور در مدیریت ویژگی
  • 80. نقش هوش مصنوعی در خودکارسازی مهندسی ویژگی
  • 81. توسعه مهارت‌های لازم برای کار با مخزن ویژگی
  • 82. مسیر شغلی در حوزه مهندسی ویژگی
  • 83. مطالعات موردی موفق از پیاده‌سازی مخزن ویژگی
  • 84. درس‌های آموخته شده از پروژه‌های واقعی
  • 85. مخزن ویژگی و نوآوری در کسب و کار
  • 86. ایجاد مزیت رقابتی با مدیریت ویژگی
  • 87. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
  • 88. بررسی مجدد اصول کلیدی
  • 89. برنامه‌ریزی برای پیاده‌سازی
  • 90. توسعه مداوم و بهبود مستمر
  • 91. گسترش کاربردها و مدل‌ها
  • 92. ایجاد فرهنگ داده‌محور در سازمان

📚 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.