اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آزمایش A/B هوشمند برای ارتقای عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آزمایش A/B هوشمند برای ارتقای عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

موضوع میانی: بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر آزمایش A/B در یادگیری ماشین
• 2. چرا آزمایش A/B برای مدل‌های ML ضروری است؟
• 3. معرفی چالش‌های آزمایش A/B سنتی
• 4. آشنایی با مفهوم "Lazy A/B Testing"
• 5. تفاوت‌های کلیدی Lazy A/B Testing با روش‌های معمول
• 6. تعیین شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) برای آزمایش
• 7. انتخاب معیارهای مناسب ارزیابی مدل
• 8. روش‌های تقسیم‌بندی داده‌ها برای آزمایش A/B
• 9. تکنیک‌های نمونه‌برداری و اطمینان از اعتبار نتایج
• 10. طراحی آزمایش A/B: اصول و بهترین روش‌ها
• 11. معرفی ابزارهای آزمایش A/B برای مدل‌های ML
• 12. تنظیم و پیکربندی ابزارهای A/B Testing
• 13. جمع‌آوری داده‌ها و نظارت بر آزمایش‌ها
• 14. تحلیل نتایج آزمایش A/B: آمار و احتمالات
• 15. تفسیر P-value و سطح معناداری
• 16. محاسبه اندازه اثر (Effect Size)
• 17. شناسایی و رفع خطاهای رایج در آزمایش A/B
• 18. تکنیک‌های افزایش سرعت آزمایش A/B
• 19. آزمایش A/B چند متغیره (Multivariate Testing)
• 20. آزمایش A/B تدریجی (Gradual Rollout)
• 21. آزمایش A/B با استفاده از روش‌های Bandit
• 22. معرفی الگوریتم‌های Bandit برای بهینه‌سازی پویا
• 23. پیاده‌سازی آزمایش A/B با استفاده از Python
• 24. استفاده از کتابخانه‌های A/B Testing در Python
• 25. ادغام آزمایش A/B با خطوط لوله یادگیری ماشین (ML Pipelines)
• 26. بهینه‌سازی آزمایش A/B برای مدل‌های طبقه‌بندی
• 27. بهینه‌سازی آزمایش A/B برای مدل‌های رگرسیونی
• 28. بهینه‌سازی آزمایش A/B برای مدل‌های پیشنهادگر
• 29. آزمایش A/B برای بهبود مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 30. آزمایش A/B برای بهبود مدل‌های بینایی کامپیوتر (Computer Vision)
• 31. آزمایش A/B برای مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 32. مقایسه رویکردهای مختلف آزمایش A/B
• 33. انتخاب رویکرد مناسب بر اساس نوع مدل و داده‌ها
• 34. بهینه‌سازی آزمایش A/B برای محیط‌های real-time
• 35. آزمایش A/B آفلاین (Offline A/B Testing)
• 36. آزمایش A/B آنلاین (Online A/B Testing)
• 37. چالش‌های آزمایش A/B در محیط‌های تولید
• 38. مقیاس‌پذیری آزمایش A/B
• 39. اتوماسیون فرآیند آزمایش A/B
• 40. بهبود مستمر آزمایش A/B: چرخه‌ی PDCA
• 41. مستندسازی آزمایش A/B: گزارش‌دهی و اشتراک‌گذاری نتایج
• 42. آینده آزمایش A/B در یادگیری ماشین
• 43. ترکیب آزمایش A/B با سایر روش‌های بهینه‌سازی مدل