کتاب Microservices for Machine Learning: Design, implement, and manage high-performance ML systems with microservices (میکروسرویس‌ها برای یادگیری ماشین: طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت سیستم‌های ML با کارایی بالا با میکروسرویس‌ها) شما را با دانش فنی طراحی، پیاده‌سازی و مدیریت برنامه‌های کاربردی ML با کارایی بالا با استفاده از معماری میکروسرویس‌ها مجهز می‌کند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Microservices for Machine Learning را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Microservices for Machine Learning:
در حوزه توسعه نرم‌افزار، تلاقی میکروسرویس‌ها و یادگیری ماشین (ML) مرزی از نوآوری را نشان می‌دهد و پارادایم‌های جدیدی را برای ساخت برنامه‌های کاربردی پویا، انعطاف‌پذیر و هوشمند ارائه می‌دهد.
این کتاب نقطه اوج تحقیقات گسترده و بینش‌های عملی است که با هدف کشف پیچیدگی‌ها و آزادسازی پتانسیل ادغام میکروسرویس‌ها با ML انجام شده است.
معماری میکروسرویس‌ها، با وعده مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و استحکام، نحوه درک و پیاده‌سازی راه حل‌های نرم‌افزاری را متحول کرده است. هنگامی که با قدرت پیش‌بینی و سازگاری ML در هم آمیخته می‌شود، راه را برای ایجاد سیستم‌هایی هموار می‌کند که نه تنها از نظر عملکرد عالی هستند، بلکه در تغییر و بهبود مستمر نیز پیشرفت می‌کنند.
سفر از طریق این صفحات به گونه‌ای طراحی شده است که هم روشنگر و هم کاربردی باشد. ما با ایجاد یک پایه محکم شروع می‌کنیم و شما را با مفاهیم اساسی و مزایای میکروسرویس‌ها و نحوه هم افزایی آن‌ها با ML آشنا می‌کنیم.
همانطور که ما در میان فصل‌ها مرور می‌کنیم، با ترکیبی از بحث‌های نظری، مثال‌های عملی و مطالعات موردی روشنگر مواجه می‌شوید که هر کدام برای روشن کردن جنبه‌های مختلف ساخت و استقرار میکروسرویس‌های تقویت‌شده با هوش مصنوعی انتخاب شده‌اند.
کاوش ما فقط در مورد درک اجزای منفرد نیست، بلکه در مورد نحوه جمع‌آوری آن‌ها برای ایجاد سیستم‌هایی است که بیش از مجموع اجزای آن‌ها هستند.
از الگو‌های معماری که استحکام و انعطاف‌پذیری را تضمین می‌کنند تا استراتژی‌های استقرار که زیربنای تحویل مستمر و سازگاری است، این کتاب قصد دارد شما را با دانش و مهارت‌هایی برای نوآوری و برتری در چشم‌انداز همیشه در حال تحول توسعه نرم‌افزار مجهز کند.
کتاب Microservices for Machine Learning که برای توسعه‌دهندگان، معماران و علاقه‌مندان به فناوری در نظر گرفته شده است، با تصور آشنایی شما با مفاهیم اولیه برنامه‌نویسی و علاقه شدید شما به استفاده از فناوری‌های پیشرفته مفاهیم را بیان می‌کند.
چه به دنبال تقویت مهارت‌های موجود خود باشید و چه مشتاق قدم گذاشتن به عصر جدید برنامه‌های کاربردی ابری، این کتاب نوید سفری جامع و جذاب به دنیای میکروسرویس‌ها و یادگیری ماشین را می‌دهد.
این سفر را با ما آغاز کنید و اجازه دهید پتانسیل‌های دگرگون‌کننده این فناوری‌ها را کشف کنیم، برنامه‌هایی بسازیم که نه تنها از نظر فنی پیشرفته هستند، بلکه هوشمند، سازگار و آماده رویارویی با چالش‌های فردا هستند.
فصل ۱: معرفی میکروسرویس‌ها و ماشین: ما با ایجاد یک پایه محکم در میکروسرویس‌ها و ML، زمینه را برای کل کتاب فراهم کردیم.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، به بررسی تکامل تاریخی میکروسرویس‌ها می‌پردازد و سفر آن‌ها را از معماری‌های یکپارچه سنتی به رویکرد‌های مدرن، توزیع‌شده و مدولار که امروزه می‌بینیم را ردیابی می‌کند. به طور همزمان، ما قلمرو پویای ML را بررسی می‌کنیم، پتانسیل آن را باز می‌کنیم و اینکه چگونه صنایع را تغییر می‌دهد.
فصل ۲: پایه و اساس: این فصل پیچیدگی‌های معماری میکروسرویس‌ها را بررسی می‌کند و اصولی را که مناظر نرم‌افزاری مدرن، مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر را مجسمه‌سازی می‌کنند، آشکار می‌کند.
این بخش یک فرو رفتن عمیق در طرح ریز خدمات است که بر مدولار بودن، حکومت غیرمتمرکز و مقیاس‌پذیری چابک تأکید دارد. این طراحی شده است تا شما را با بینش‌های معمارانه اکوسیستم‌های میکروسرویس قوی، با تمرکز بر الگو‌های طراحی و بهترین شیوه‌های محوری برای مهندسی راه حل‌های دیجیتال مقاوم در برابر آینده، مجهز کند.
از طریق این کاوش، خوانندگان ذکاوت نوآوری در پارادایم میکروسرویس‌های همیشه در حال تکامل را به دست می‌آورند و زمینه‌ای محکم برای ادغام پیچیده ML در فصل‌های بعدی ایجاد می‌کنند.
فصل ۳: مبانی ماشین: این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، اصول اصلی ML را آشکار می‌کند و زمینه‌ای جامع برای درک قابلیت‌های عمیق آن فراهم می‌کند. ما از طریق مفاهیم ضروری ML، پیش پردازش داده‌ها، و الگوریتم‌های محوری که به پیشرفتهای هوش مصنوعی کمک می‌کنند، پیمایش می‌کنیم.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، برای تبدیل دانش نظری به حکمت عملی طراحی شده است و شما را قادر می‌سازد تا از پتانسیل کامل ML در ایجاد راه حل‌های نوآورانه و پیش بردن مرز‌های فناوری استفاده کنید. برای باز کردن افق جدیدی از احتمالات در دنیای مبتنی بر هوش مصنوعی، با این راهنمای اساسی تعامل کنید.
فصل ۴: طراحی میکروسرویس‌ها برای ماشین: این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، طراحی استراتژیک میکروسرویس‌های متناسب با ML را پوشش می‌دهد، به‌ویژه بر ایجاد یک سیستم توصیه موسیقی تمرکز دارد.
در اینجا، ما از تئوری به عمل انتقال می‌دهیم و پیچیدگی‌های معماری مورد نیاز برای ادغام یکپارچه قابلیت‌های هوش مصنوعی در ریزسرویس‌ها را روشن می‌کنیم.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، به بررسی ایجاد معماری‌های مقیاس‌پذیر، انعطاف‌پذیر و قوی می‌پردازد و بر مثال‌های عملی و بینش‌های عملی تأکید می‌کند.
این ساختار به گونه‌ای است که شما را با دانش طراحی سیستمی مجهز می‌کند که نه تنها نیاز‌های تکنولوژیکی فعلی را برآورده می‌کند، بلکه با پیشرفتهای آینده نیز سازگار است، و معیاری را در ادغام ریزسرویس‌ها و نوآوری ML ایجاد می‌کند.
فصل ۵: پیاده‌سازی میکروسرویس‌ها برای ماشین‌ها: این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، به جنبه‌های عملی پیاده‌سازی میکروسرویس‌های طراحی‌شده برای یک سیستم توصیه موسیقی مبتنی بر ML است.
با دقت شما را از طریق توسعه ریزسرویس‌های ML با استفاده از Flask و FastAPI راهنمایی می‌کند، خطوط لوله مقیاس‌پذیر و توزیع‌شده ML را با Kubeflow هماهنگ می‌کند، و ارتباطات بین‌سرویس یکپارچه را تضمین می‌کند.
با تمرکز بر کاربرد در دنیای واقعی، این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، شما را قادر می‌سازد تا میکروسرویس‌های مقیاس‌پذیر، کارآمد و انعطاف‌پذیر ایجاد کنید و راه را برای برنامه‌های کاربردی خلاقانه و مبتنی بر هوش مصنوعی هموار کنید. برای تسلط بر هنر استقرار میکروسرویس‌های پیشرفته ML که در لبه برش همگرایی فناوری قرار دارند، از این سفر استقبال کنید.
فصل ۶: مدیریت داده در یادگیری ماشینی: این فصل ازکتاب Microservices for Machine Learning، نقش حیاتی مدیریت داده در ریزسرویس‌های ML را آشکار می‌کند و اهمیت آن را در سیستم توصیه‌های موسیقی قوی که در این کتاب بررسی شده است، برجسته می‌کند.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، با بررسی جنبه‌های ضروری مانند جذب داده، ذخیره‌سازی، نسخه‌سازی و پردازش، شما را با تخصص برای اجرای مؤثر استراتژی‌های داده پیشرفته مجهز می‌کند.
این به طور پیچیده نحوه استفاده از Apache Parket، Hadoop و ابزار‌های پیشرفته پردازش زمان واقعی را شرح می‌دهد، و تضمین می‌کند که میکروسرویس‌های شما نه تنها برای داده‌ها بهینه شده‌اند، بلکه برای مقیاس‌پذیری و کارایی آینده نیز آماده هستند.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، به عنوان طرح اولیه شما برای تسلط بر هماهنگ‌سازی داده‌ها در حوزه میکروسرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است و استاندارد جدیدی را در توسعه برنامه‌های کاربردی مبتکرانه و مبتنی بر داده ایجاد می‌کند.
فصل ۷: یادگیری ماشینی مقیاس‌بندی و متعادل‌سازی بار: این فصل حوزه‌های مهم مقیاس‌گذاری و متعادل‌سازی بار را برای میکروسرویس‌های ML، با تمرکز بر بهینه‌سازی عملکرد یک موتور پیشنهاد موسیقی پویا، بررسی می‌کند. این پیچیدگی‌های مدیریت حجم داده‌های فزاینده و تقاضا‌های غیرقابل پیش‌بینی کاربر را با حفظ پاسخگویی و مقرون به صرفه بودن سیستم هدایت می‌کند.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، هنر ادغام یکپارچه استراتژی‌های مقیاس افقی و عمودی، روشن کردن تأثیر دگرگون‌کننده ریزسرویس‌های بدون حالت، و ابهام‌زدایی از پیچیدگی‌های تکنیک‌های متعادل‌سازی بار پیشرفته را روشن می‌کند.
سفر از طریق بینش‌های مقیاس‌بندی خودکار مبتنی بر Kubernetes و پیاده‌سازی‌های عملی را در آغوش بگیرید، و اطمینان حاصل کنید که ریزسرویس‌های ML شما مقیاس‌پذیر، قوی و کارآمد در مواجهه با بار کاری نوسان و مناظر تکنولوژیک در حال تکامل هستند.
فصل ۸: ایمن‌سازی یادگیری ماشینی: این فصل به امنیت در میکروسرویس‌های ML می‌پردازد و بر حفاظت از اکوسیستم پیچیده موتور توصیه موسیقی تمرکز دارد. بهترین شیوه‌ها برای ایمن‌سازی این سیستم‌های پیشرفته را آشکار می‌کند و بر تعادل حیاتی بین دسترسی و حفاظت تأکید می‌کند.
از طریق کاوش عمیق در ارتباطات رمزگذاری شده، تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده‌ها، و استراتژی‌های استقرار مدل ایمن، این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، شما را با دانش تقویت برنامه‌های مبتنی بر ML خود در برابر تهدیدات سایبری در حال تکامل، تضمین یکپارچگی، محرمانه بودن و قابلیت اطمینان هوش مصنوعی خود مسلح می‌کند.
راه حل‌های قدرتمند برای تسلط بر هنر تعبیه اقدامات امنیتی قوی، که برای عملیات پایدار و قابل اعتماد بودن نوآوری‌های ML حیاتی است، با این فصل ارتباط برقرار کنید.
فصل ۹: نظارت و ورود به سیستم یادگیری ماشینی: این فصل با استفاده از موتور توصیه موسیقی به عنوان یک مثال عملی، به نقش محوری نظارت و ورود به سیستم در میکروسرویس‌های ML می‌پردازد.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، تکنیک‌ها و استراتژی‌های حیاتی برای حفظ قابلیت اطمینان، کارایی و شفافیت سیستم را روشن می‌کند.
این چارچوب‌های نظارتی پیچیده و شیوه‌های ثبت گزارش را بررسی می‌کند که برای تشخیص، عیب‌یابی و بهینه‌سازی برنامه‌های مبتنی بر ML ضروری هستند.
درگیر شدن با این فصل، شما را به دانش برای پیاده‌سازی پیشرفته‌ترین زیرساخت‌های نظارت و گزارش مجهز می‌کند، و تضمین می‌کند که میکروسرویس‌های ML شما در شرایط عملیاتی در دنیای واقعی قوی، پاسخگو و انعطاف‌پذیر هستند.
فصل ۱۰: استقرار برای یادگیری ماشینی: این فصل یک کاوش روشنگر در پیچیدگی‌های استقرار ریزسرویس‌های ML است که بر تأثیر تحول‌آفرین یکپارچه‌سازی مداوم و شیوه‌های استقرار مداوم (CI/CD) تأکید می‌کند.
این فصل یک فرو رفتن عمیق در خودکارسازی گردش کار ML است و چگونگی تسریع در ارائه خدمات مبتنی بر ML را در عین حصول اطمینان از دقت، قابلیت اطمینان و سازگاری در محیط‌های تولید برجسته می‌کند.
این استراتژی‌های استقرار پیشرفته، آزمایش‌های خودکار، و اهمیت نسخه‌سازی یکپارچه مدل و مکانیزم‌های برگشت را روشن می‌کند. برای تسلط بر هنر استقرار میکروسرویس‌های قدرتمند و مقیاس‌پذیر ML، که آماده خدمت در چشم‌انداز فناوری سریع امروز هستند، تسلط پیدا کنید و اطمینان حاصل کنید که در اوج نوآوری و تعالی عملیاتی باقی می‌مانند.
فصل ۱۱: استفاده در دنیای واقعی: این فصل به اجرای تأثیرگذار ریزسرویس‌های ML در بخش‌های مختلف می‌پردازد و نقش تحول‌آفرین آن‌ها را از تشخیص مراقبت‌های بهداشتی تا مدیریت شهری در شهر‌های هوشمند نشان می‌دهد. این کاوش کاربرد‌های دنیای واقعی و ادغام استراتژیک هوش مصنوعی را به نمایش می‌گذارد و یک سیستم توصیه موسیقی را به عنوان یک نمونه کلیدی برجسته می‌کند.
با نشان دادن داستان‌های موفقیت و بینش‌های عملی، این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، بر هم‌افزایی قوی بین معماری پیشرفته ML و میکروسرویس‌ها تأکید می‌کند، و قدرت جمعی آن‌ها را برای متحول کردن صنایع، افزایش تصمیم‌گیری و افزایش کارایی عملیاتی نشان می‌دهد.
با این فصل درگیر شوید تا شاهد باشید که چگونه ریزسرویس‌های ML آینده را شکل می‌دهند، نوآوری را هدایت می‌کنند و راه‌حل‌های مقیاس‌پذیر برای چالش‌های معاصر ارائه می‌دهند.
فصل ۱۲: چالش‌ها و آینده: این فصل به بررسی دنیای در حال تکامل میکروسرویس‌های ML می‌پردازد، چالش‌های مهم و روند‌های نوظهوری را که این حوزه پویا را شکل می‌دهند، برجسته می‌کند.
ما ادغام فناوری‌های پیشگامانه مانند هوش مصنوعی پایدار، محاسبات لبه و محاسبات کوانتومی را بررسی می‌کنیم و نقش محوری آن‌ها را در افزایش مقیاس‌پذیری، کارایی و سازگاری راه‌حل‌های مبتنی بر ML برجسته می‌کنیم.
این فصل از کتاب Microservices for Machine Learning، به‌عنوان راهنمای آینده‌نگر عمل می‌کند و بینش‌هایی را در مورد اینکه چگونه این فناوری‌های پیشرفته آماده غلبه بر محدودیت‌های فعلی و تعریف مجدد آینده ریزسرویس‌ها در دنیای مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، ارائه می‌دهد.
با این فصل تعامل کنید تا پیشرفتهای پیشرفتهای را که در افق میکروسرویس‌های ML منتظر می‌ماند، درک کنید، آماده تغییر صنایع و نوآوری در رویکرد ما برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی.
سرفصل‌های کتاب Microservices for Machine Learning:
- 1. Introducing Microservices and Machine Learning
- 2. Foundation of Microservices
- 3. Fundamentals of Machine Learning
- 4. Designing Microservices for Machine Learning
- 5. Implementing Microservices for Machine Learning
- 6. Data Management in Machine Learning Microservices
- 7. Scaling and Load Balancing Machine Learning Microservices
- 8. Securing Machine Learning Microservices
- 9. Monitoring and Logging in Machine Learning Microservices
- 10. Deployment for Machine Learning Microservices
- 11. Real World Use Cases
- 12. Challenges and Future Trends
جهت دانلود کتاب Microservices for Machine Learning می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.