اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت آزمایش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت آزمایش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و مدیریت چرخه عمر پروژه‌های داده‌محور

موضوع میانی: ابزارها و تکنیک‌های مدیریت و رصد پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های داده‌محور
• 2. مبانی مدیریت چرخه عمر پروژه‌های داده‌محور
• 3. آشنایی با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
• 4. اصول اولیه مدیریت پروژه در حوزه داده
• 5. ضرورت رصد و مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 6. معرفی MLflow و کاربردهای آن
• 7. نصب و راه‌اندازی MLflow
• 8. مفاهیم پایه در MLflow: Experiments, Runs, Artifacts
• 9. ثبت پارامترها و معیارهای عملکرد در MLflow
• 10. مدیریت مصنوعات (Artifacts) در MLflow
• 11. مقدمه‌ای بر ردیابی (Tracking) در MLflow
• 12. ثبت خودکار اطلاعات آزمایش‌ها
• 13. مقایسه نتایج آزمایش‌ها با MLflow UI
• 14. دسته‌بندی و جستجو در آزمایش‌ها
• 15. مدیریت مدل‌ها در MLflow
• 16. ثبت مدل‌ها و نسخه‌های مختلف آن‌ها
• 17. بسته‌بندی (Packaging) مدل‌ها برای استقرار
• 18. استقرار مدل‌ها با استفاده از MLflow
• 19. مقدمه‌ای بر پروژه‌های MLflow
• 20. تعریف ساختار پروژه MLflow
• 21. اجرای اسکریپت‌های آموزشی با MLflow Projects
• 22. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های MLflow
• 23. اجرای پروژه‌ها از راه دور
• 24. مقدمه‌ای بر مدل رجیستری MLflow
• 25. مدیریت چرخه عمر مدل در رجیستری
• 26. نسخه‌بندی مدل‌ها در رجیستری
• 27. مراحل انتقال مدل (Stage Transition)
• 28. مدیریت دسترسی‌ها در رجیستری
• 29. مقدمه‌ای بر استقرار مدل (Model Serving)
• 30. انواع روش‌های استقرار مدل
• 31. استقرار مدل با MLflow Model Serving
• 32. تنظیمات پیشرفته استقرار
• 33. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
• 34. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در MLflow
• 35. ادغام MLflow با ابزارهای CI/CD
• 36. اتوماسیون ثبت و استقرار مدل
• 37. مدیریت تنظیمات MLflow
• 38. پیکربندی MLflow برای محیط‌های توزیع‌شده
• 39. استفاده از بک‌اند (Backend)های مختلف برای MLflow
• 40. تنظیمات ذخیره‌سازی مصنوعات (Artifact Store)
• 41. مقدمه‌ای بر بهترین شیوه‌ها در MLflow
• 42. سازماندهی آزمایش‌ها و پروژه‌ها
• 43. نام‌گذاری استاندارد برای آزمایش‌ها و مصنوعات
• 44. مدیریت نسخه‌های کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
• 45. مستندسازی آزمایش‌ها و مدل‌ها
• 46. مقدمه‌ای بر امنیت در MLflow
• 47. مدیریت دسترسی‌ها در MLflow Tracking Server
• 48. امنیت مدل رجیستری
• 49. حفاظت از مصنوعات و داده‌ها
• 50. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری MLflow
• 51. مدیریت حجم بالای آزمایش‌ها
• 52. مقیاس‌پذیری ذخیره‌سازی مصنوعات
• 53. بهینه‌سازی عملکرد MLflow Tracking Server
• 54. مقدمه‌ای بر ادغام MLflow با فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
• 55. ادغام با TensorFlow و Keras
• 56. ادغام با PyTorch
• 57. ادغام با scikit-learn
• 58. ادغام با Spark MLlib
• 59. مقدمه‌ای بر مدیریت داده در پروژه‌های MLflow
• 60. ردیابی مجموعه داده‌های مورد استفاده
• 61. مدیریت نسخه‌های مجموعه داده
• 62. ادغام با ابزارهای مدیریت داده
• 63. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌ها با MLflow
• 64. ثبت معیارهای ارزیابی جامع
• 65. تجسم نتایج ارزیابی
• 66. مقایسه مدل‌ها بر اساس معیارهای ارزیابی
• 67. مقدمه‌ای بر مسائل اخلاقی در پروژه‌های داده‌محور
• 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 69. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
• 70. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
• 71. ملاحظات قانونی و انطباق در پروژه‌های MLflow
• 72. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
• 73. انطباق با مقررات داخلی
• 74. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده‌محور
• 75. مقدمه‌ای بر آینده MLflow
• 76. ویژگی‌های جدید و رو به توسعه
• 77. نقش MLflow در MLOps
• 78. یادگیری عمیق و MLflow
• 79. پردازش زبان طبیعی و MLflow
• 80. بینایی ماشین و MLflow
• 81. کاربرد MLflow در صنعت
• 82. مطالعات موردی موفق در استفاده از MLflow
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی MLflow در سازمان‌ها
• 84. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
• 85. آموزش و توسعه تیم‌های MLOps
• 86. فرهنگ‌سازی استفاده از ابزارهای استاندارد
• 87. برنامه‌ریزی استراتژیک برای پروژه‌های داده‌محور
• 88. ارزیابی اثربخشی MLflow در پروژه‌ها
• 89. بهبود مستمر فرآیندها با MLflow
• 90. مدیریت دانش در پروژه‌های MLflow
• 91. ساختاردهی تیم‌های مهندسی داده و یادگیری ماشین
• 92. نقش مدیران پروژه در موفقیت پروژه‌های MLflow
• 93. توسعه ابزارهای سفارشی برای MLflow
• 94. یکپارچه‌سازی MLflow با سیستم‌های موجود
• 95. تحلیل هزینه‌ها و منافع استفاده از MLflow
• 96. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی MLflow
• 97. توسعه مهارت‌های مرتبط با MLOps
• 98. آینده شغلی در حوزه MLOps
• 99. نقش MLflow در تحول دیجیتال سازمان‌ها
• 100. مدیریت تغییر در پیاده‌سازی MLflow