عن الدورة
تشكل هياكل البيانات غير المناسبة 60% من عوائق أداء أنظمة تعلم الآلة، مما يجعل اختيار الهيكلية أمرًا حاسمًا. في هذه الدورة، يتعلم المطورون بلغة جافا كيفية بناء أنظمة معالجة بيانات لتعلم الآلة ذات أداء عالي قادرة على التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة على مستوى المؤسسات. من خلال التطبيق العملي لهياكل مثل المصفوفات، الجداول الهاشية، الأشجار، الأكوام، الرسوم البيانية، وTries، ستكتسب تقنيات تحسين الأداء التي تحقق زيادة ملحوظة من مرتين إلى عشر مرات مقارنة بالطرق التقليدية. ستتعرف أيضًا على هيكليات متقدمة مثل أشجار القطاعات والمصفوفات المتفرقة لتصميم حلول قابلة للتوسع تتكامل بسلاسة مع أطر تعلم الآلة في جافا مثل Weka وSmile وDL4J. تشمل الدورة مختبرات تفاعلية لاختبار الأداء تحاكي سيناريوهات الإنتاج الحقيقية مثل تحسين الذاكرة، أنماط الوصول المتزامن، وضغوط التوسع تحت قيود المؤسسات.
ماذا ستتعلم
- بناء أنظمة معالجة بيانات فعالة لتعلم الآلة على مستوى المؤسسات باستخدام جافا
- تطبيق هياكل بيانات متنوعة مثل المصفوفات والجداول الهاشية والأشجار والرسوم البيانية
- تحسين أداء النظم بتحقيق تحسينات ملحوظة مقارنة بالطرق البسيطة
- تصميم حلول قابلة للتوسع مع دمجها بأطر تعلم الآلة الشهيرة
المتطلبات المسبقة
- خبرة سابقة عملية بالمفاهيم الأساسية المتعلقة بالدورة
- القدرة على تطبيق الأدوات والطرق الأساسية بشكل مستقل
المدرسون
Aseem Singhal
Algo Trader | Founder at Unfluke | Content at Groww