آموزش آماده سازی داده ها برای یادگیری ماشین با جاوا

Preparing Data for Machine Learning with Java

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیویی برای نمایش وجود ندارد.
توضیحات دوره: داده ها در قلب یادگیری ماشین هستند. این دوره به شما یاد می دهد که چگونه داده ها را از منابع مختلف به جاوا بیاورید و همچنین نحوه مرتب سازی و تغییر شکل اساسی را با توجه به پردازش بیشتر توسط کتابخانه های تخصصی Java ML انجام دهید. الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز به قالب بندی و ارائه داده ها به صورت کاملاً خاص دارند. راه ها. در این دوره ، آماده سازی داده ها برای یادگیری ماشین با جاوا ، یاد خواهید گرفت که از API استاندارد Java برای آماده سازی داده ها برای کتابخانه های ML استفاده کنید. ابتدا گزینه های مختلفی را برای خواندن فایلها در اشیا Java جاوا و ساختارهای داده جستجو خواهید کرد. در مرحله بعدی ، خواهید فهمید که چگونه وب را برای داده هایی که می توانید در مدل های ML خود استفاده کنید ، خراش دهید. در آخر ، شما خواهید آموخت که چگونه تحول را در جاوا وانیلی و در مقیاس با Beam SDK انجام دهید. پس از پایان این دوره ، مهارت و دانش جمع آوری اطلاعات مورد نیاز برای دیجیتالی کردن منابع مختلف در ساختار داده های جاوا را خواهید داشت.

سرفصل ها و درس ها

بررسی اجمالی دوره Course Overview

  • بررسی اجمالی دوره Course Overview

بلعیدن داده ها از پرونده ها در قالب های مختلف Ingesting Data from Files in Various Formats

  • مقدمه Introduction

  • آماده سازی داده چیست؟ What Is Data Preparation?

  • مصرف فایلهای CSV و Excel Ingesting CSV and Excel Files

  • مصرف فایلهای JSON و XML Ingesting JSON and XML Files

  • نسخه ی نمایشی: بلعیدن Demo: Ingestion

  • خلاصه Summary

خودکار جمع آوری و برنامه ریزی داده ها Automating Data Collection and Scheduling

  • مقدمه Introduction

  • نظارت بر پوشه Folder Monitoring

  • برنامه ریزی وظیفه Task Scheduling

  • نسخه ی نمایشی: با استفاده از File Watcher API Demo: Using the File Watcher API

  • نسخه ی نمایشی: استفاده از کتابخانه Quartz Scheduler Demo: Using the Quartz Scheduler Library

  • سلنیوم Selenium

  • نسخه ی نمایشی: با استفاده از Selenium IDE Demo: Using the Selenium IDE

  • نسخه ی نمایشی: کدگذاری برای سلنیوم Demo: Coding for Selenium

  • خلاصه Summary

تمیز کردن داده ها با استفاده از Regex و Formatter Data Cleaning Using Regex and Formatter

  • مقدمه Introduction

  • لامبدا و نهرها Lambdas and Streams

  • نمای کلی عبارات منظم Regular Expressions Overview

  • استفاده از عبارات منظم در جاوا Using Regular Expressions in Java

  • نسخه ی نمایشی: خط لوله پاک سازی داده ها Demo: Data Cleaning Pipeline

  • خلاصه Summary

تبدیل داده ها Data Transformation

  • مقدمه Introduction

  • مبانی تبدیل داده Data Transformation Basics

  • مقیاس گذاری ، انحراف داده ها و تعصب داده ها Scaling, Data Skew, and Data Bias

  • نسخه ی نمایشی: خط انتقال داده Demo: Data Transformation Pipeline

  • خلاصه Summary

آماده سازی داده ها در مقیاس Data Preparation at Scale

  • مقدمه Introduction

  • خطوط داده توزیع شده Distributed Data Pipelines

  • مفاهیم پرتوی SDK Beam SDK Concepts

  • Beam SDK Engines و GCP Dataflow Beam SDK Engines and GCP Dataflow

  • نسخه ی نمایشی: در حال توسعه خطوط لوله Beam SDK Demo: Developing Beam SDK Pipelines

  • نسخه ی نمایشی: استقرار خطوط لوله SDK Beam در GCP Dataflow Demo: Deploying Beam SDK Pipelines to GCP Dataflow

  • خلاصه Summary

  • بسته شدن Wrap Up

نمایش نظرات

آموزش آماده سازی داده ها برای یادگیری ماشین با جاوا
جزییات دوره
2h 2m
35
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
-
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Federico Mestrone Federico Mestrone

در دنیای انگلیسی زبان Federico نیز به عنوان Fed شناخته می شود ، رویکردی التقاطی و جذاب برای فناوری دارد. او از 12 سالگی عاشق آن بود - به دوران کمودور 64 - او به طور منظم به آن خیانت می کند: ابتدا با باله و رقص معاصر ، سپس با شنای همزمان ، اخیراً با زبان و فرهنگ ژاپنی. عمدتا یک توسعه دهنده جاوا/اسکالا و کاربر لینوکس/سیستم عامل مک ، در طی بیش از 20 سال تجربه تجاری در چندین سیستم عامل و زبان برنامه نویسی دیگر ، از C ++ به iOS/Android به پایتون به Angular داشته است. در حال حاضر او تمرکز خود را بر روی آموزش و پرورش (فنی) گذاشته است ، اما هنوز تصمیم نگرفته است که وقتی بزرگ شد می خواهد چه کاری انجام دهد!