کتاب صوتی پیاده‌سازی طبقه‌بند بیز (Bayes Classifier) در بستر رایانش ابری Dataproc

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی طبقه‌بند بیز (Bayes Classifier) در بستر رایانش ابری Dataproc

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و پردازش کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی احتمال و آمار در یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با الگوریتم طبقه‌بند بیز ساده
• 3. مفاهیم پایه رایانش ابری و زیرساخت‌های توزیع شده
• 4. معرفی پلتفرم گوگل کلاود و سرویس Dataproc
• 5. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پردازش کلان‌داده
• 6. ساختار داده‌ها و فرمت‌های ذخیره‌سازی در اکوسیستم هادوپ
• 7. پیش‌پردازش داده‌های حجیم با استفاده از آپاچی اسپارک
• 8. آماده‌سازی مجموعه‌داده برای مدل‌سازی آماری
• 9. مبانی ریاضی طبقه‌بند بیز و قضیه احتمال شرطی
• 10. تخمین پارامترهای توزیع در مدل‌های بیزی
• 11. چالش‌های محاسباتی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های احتمالاتی
• 12. معماری پردازش توزیع‌شده در خوشه‌های Dataproc
• 13. مدیریت منابع و بهینه‌سازی حافظه در کلاسترها
• 14. پیاده‌سازی الگوریتم بیز ساده با استفاده از کتابخانه‌های پایتون
• 15. توزیع محاسبات مدل بیز بر روی گره‌های پردازشی
• 16. مدیریت و پردازش داده‌های غیرساختارمند در محیط ابری
• 17. ارزیابی دقت مدل‌های طبقه‌بندی در مقیاس کلان
• 18. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و شاخص‌های عملکردی
• 19. اعتبارسنجی مدل با استفاده از روش‌های آماری
• 20. بهینه‌سازی هایپرپارامترها در مدل‌های بیزی توزیع‌شده
• 21. استفاده از پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در اسپارک
• 22. پیاده‌سازی طبقه‌بند بیز برای داده‌های متنی
• 23. تکنیک‌های کاهش ابعاد در مدل‌سازی کلان‌داده
• 24. مدیریت خطا و پایداری در پردازش‌های ابری
• 25. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در محیط‌های رایانش ابری
• 26. ذخیره‌سازی نتایج و خروجی‌های مدل در انباره‌های داده
• 27. مانیتورینگ عملکرد کلاستر در طول اجرای الگوریتم
• 28. مقیاس‌پذیری مدل‌های بیزی در مواجهه با افزایش حجم داده
• 29. رفع اشکال و عیب‌یابی در کلاسترهای توزیع‌شده
• 30. تکنیک‌های پیشرفته در تنظیم مدل بیز ساده
• 31. استفاده از ابزارهای گزارش‌گیری برای تحلیل نتایج
• 32. مستندسازی مراحل پیاده‌سازی و استقرار مدل
• 33. بهره‌وری انرژی و مدیریت هزینه‌ها در رایانش ابری
• 34. اخلاق در داده‌کاوی و حفظ حریم خصوصی کاربران
• 35. رعایت استانداردهای ملی در پردازش و تحلیل داده‌های کلان
• 36. ارائه گزارش‌های فنی از خروجی‌های مدل طبقه‌بندی
• 37. آشنایی با متدهای نوین در طبقه‌بندی هوشمند
• 38. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفت در یادگیری ماشین توزیع‌شده