اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از PyCaret در محیط ابری Azure

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از PyCaret در محیط ابری Azure

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. آشنایی با مفاهیم MLOps و ضرورت استقرار مدل‌ها
• 3. معرفی کتابخانه PyCaret و مزایای آن در سرعت‌بخشی به پروژه‌ها
• 4. آماده‌سازی محیط توسعه و نصب پیش‌نیازهای پایتون
• 5. تحلیل اکتشافی داده‌ها و پیش‌پردازش خودکار با PyCaret
• 6. آموزش مدل‌های دسته‌بندی با استفاده از PyCaret
• 7. آموزش مدل‌های رگرسیون و پیش‌بینی داده‌های عددی
• 8. ارزیابی و مقایسه عملکرد مدل‌های آموزش‌دیده
• 9. بهینه‌سازی هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 10. تکنیک‌های ترکیب مدل‌ها برای بهبود پایداری
• 11. ذخیره‌سازی و بارگذاری مدل‌های نهایی در فرمت‌های استاندارد
• 12. مبانی رایانش ابری و سرویس‌های پلتفرم Azure
• 13. ایجاد حساب کاربری و تنظیمات اولیه در Azure Machine Learning
• 14. معرفی ساختار Workspaces و مدیریت منابع در فضای ابری
• 15. آماده‌سازی محیط اجرا در سرویس‌های ابری
• 16. توسعه رابط کاربری وب برای مدل با استفاده از Flask
• 17. طراحی ساختار API برای دسترسی به مدل با FastAPI
• 18. کانتینری‌سازی مدل با استفاده از Docker
• 19. مدیریت نیازمندی‌ها و فایل‌های تنظیمات برای محیط عملیاتی
• 20. استقرار مدل در Azure Container Instances
• 21. پیکربندی سرویس‌های تحت وب در Azure App Service
• 22. پایش عملکرد مدل پس از استقرار در محیط واقعی
• 23. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها در چرخه حیات محصول
• 24. خودکارسازی فرآیند آموزش و استقرار با Azure Pipelines
• 25. نظارت بر انحراف داده‌ها و افت دقت مدل در گذر زمان
• 26. امنیت در استقرار مدل‌ها و مدیریت دسترسی‌ها
• 27. بهینه‌سازی مصرف منابع در سرویس‌های ابری
• 28. مستندسازی فرآیند استقرار برای تیم‌های مهندسی
• 29. استفاده از محیط‌های مجازی برای ایزوله‌سازی مدل
• 30. نکات کلیدی در مقیاس‌پذیری مدل‌های هوش مصنوعی
• 31. عیب‌یابی خطاهای رایج در استقرار ابری
• 32. یکپارچه‌سازی مدل با پایگاه‌های داده در Azure
• 33. تکنیک‌های مانیتورینگ سلامت سرویس‌های مستقر شده
• 34. بررسی ملاحظات اخلاقی و حریم خصوصی در داده‌های آموزشی
• 35. ارائه خروجی‌های مدل در قالب داشبوردهای مدیریتی
• 36. مدیریت خطا و لاگ‌گیری در محیط عملیاتی
• 37. به‌روزرسانی مدل‌ها بدون ایجاد وقفه در سرویس‌دهی
• 38. تست‌های نفوذ و پایداری در محیط استقرار
• 39. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازگشت به نسخه قبلی
• 40. پروژه نهایی استقرار یک مدل پیش‌بینی در محیط ابری