آموزش تهیه داده برای یادگیری ماشین با جاوا - آخرین آپدیت

دانلود Preparing Data for Machine Learning with Java

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: الگوریتم های یادگیری ماشین نیاز دارند که داده ها به روش های بسیار خاصی قالب بندی و ارائه می شوند. در این دوره ، تهیه داده ها برای یادگیری ماشین با جاوا ، یاد می گیرید از API استاندارد جاوا استفاده کنید تا داده ها را برای کتابخانه های ML آماده کنید. ابتدا گزینه های مختلفی را برای خواندن پرونده ها در اشیاء جاوا و ساختار داده ها کشف خواهید کرد. در مرحله بعد ، شما می توانید نحوه استفاده از وب را برای داده هایی که می توانید در مدل های ML خود استفاده کنید ، کشف کنید. سرانجام ، شما یاد خواهید گرفت که چگونه می توانید تحول را هم در وانیل جاوا و هم در مقیاس با پرتو SDK انجام دهید. پس از اتمام این دوره ، مهارت و دانش جمع آوری داده های لازم برای دیجیتالی کردن منابع مختلف در ساختار داده های جاوا 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

  • تهیه داده ها چیست؟ What Is Data Preparation?

  • مصرف پرونده های CSV و Excel Ingesting CSV and Excel Files

  • مصرف پرونده های JSON و XML Ingesting JSON and XML Files

  • نسخه ی نمایشی: مصرف Demo: Ingestion

  • خلاصه Summary

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

  • مقدمه Introduction

  • نظارت Folder Monitoring

  • برنامه ریزی کار Task Scheduling

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

  • نسخه ی نمایشی: با استفاده از کتابخانه برنامه ریزی کوارتز Demo: Using the Quartz Scheduler Library

  • سلنیوم Selenium

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

  • نسخه ی نمایشی: برنامه نویسی 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 جریانی Lambdas and Streams

  • نمای کلی عبارات منظم Regular Expressions Overview

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

  • نسخه ی نمایشی: خط لوله تمیز کردن داده ها Demo: Data Cleaning Pipeline

  • خلاصه Summary

تبدیل داده ها Data Transformation

  • مقدمه Introduction

  • مبانی تحول داده ها Data Transformation Basics

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

  • نسخه ی نمایشی: خط لوله تحول داده Demo: Data Transformation Pipeline

  • خلاصه Summary

آماده سازی داده ها در مقیاس Data Preparation at Scale

  • مقدمه Introduction

  • خطوط لوله داده توزیع شده Distributed Data Pipelines

  • مفاهیم پرتو SDK Beam SDK Concepts

  • موتورهای پرتو SDK 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: استفاده از خطوط لوله Beam SDK به جریان داده GCP Demo: Deploying Beam SDK Pipelines to GCP Dataflow

  • خلاصه Summary

  • بسته بندی کردن Wrap Up

نمایش نظرات

آموزش تهیه داده برای یادگیری ماشین با جاوا
جزییات دوره
2h 2m
35
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
19
4.6 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!