اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی استقرار تدریجی و ایمن مدل‌های یادگیری ماشین: راهنمای Canary Releases

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار تدریجی و ایمن مدل‌های یادگیری ماشین: راهنمای Canary Releases

موضوع کلی: مهندسی سیستم‌های یادگیری ماشین

موضوع میانی: استقرار و پایش مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. چالش‌های استقرار سنتی مدل‌های ML
• 3. معرفی مفهوم Canary Release
• 4. مزایای استفاده از Canary Releases در ML
• 5. سناریوهای کاربردی Canary Releases در ML
• 6. معماری یک سیستم Canary Release برای ML
• 7. انتخاب متریک‌های کلیدی برای ارزیابی Canary Release
• 8. جمع‌آوری و تحلیل داده‌های Canary Release
• 9. استفاده از A/B Testing به عنوان مبنایی برای Canary Release
• 10. تفاوت‌های کلیدی بین Canary Release و A/B Testing
• 11. ابزارهای متن‌باز برای پیاده‌سازی Canary Release
• 12. استفاده از Kubernetes برای مدیریت Canary Releases
• 13. استفاده از Istio برای مدیریت ترافیک Canary Release
• 14. استفاده از Flagger برای خودکارسازی Canary Releases
• 15. پیاده‌سازی Canary Release با استفاده از Docker
• 16. نظارت بر عملکرد مدل در طول Canary Release
• 17. تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های Canary Release
• 18. واکنش به خرابی‌ها در طول Canary Release
• 19. استراتژی‌های Rollback در Canary Release
• 20. مقایسه Canary Release با استراتژی‌های استقرار دیگر (Blue/Green, Shadow Deployment)
• 21. بهینه‌سازی پارامترهای Canary Release (وزن ترافیک، زمان‌بندی)
• 22. استفاده از Canary Releases برای ارتقاء مدل
• 23. استفاده از Canary Releases برای آزمایش مدل‌های جدید
• 24. استفاده از Canary Releases برای کاهش ریسک استقرار مدل
• 25. استفاده از Canary Releases در محیط‌های تولید پیچیده
• 26. امنیت در Canary Releases
• 27. مقیاس‌پذیری Canary Releases
• 28. استفاده از Canary Releases با داده‌های Streaming
• 29. Canary Releases و Continuous Integration/Continuous Delivery (CI/CD)
• 30. Canary Releases و DevOps
• 31. Canary Releases و Machine Learning Operations (MLOps)
• 32. بهترین روش‌ها برای پیاده‌سازی Canary Releases
• 33. مطالعه موردی: پیاده‌سازی Canary Release در یک سیستم توصیه‌گر
• 34. مطالعه موردی: پیاده‌سازی Canary Release در یک سیستم تشخیص تقلب
• 35. مطالعه موردی: پیاده‌سازی Canary Release در یک مدل پردازش زبان طبیعی
• 36. چالش‌های پیش‌رو در پیاده‌سازی Canary Releases
• 37. آینده Canary Releases در ML
• 38. تست Canary Release: استراتژی‌ها و ابزارها
• 39. استفاده از Feature Flags در کنار Canary Releases
• 40. Canary Releases و نظارت بر Drift داده‌ها
• 41. Canary Releases و Bias در مدل‌های یادگیری ماشین
• 42. Canary Releases و توضیح‌پذیری مدل (Explainable AI)
• 43. Canary Releases و Federated Learning
• 44. Canary Releases و Edge Computing
• 45. Canary Releases و مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
• 46. مدیریت ریسک در Canary Releases: یک رویکرد کمی
• 47. Canary Releases و نظارت بر منابع سیستم
• 48. Canary Releases و تاثیر بر تجربه کاربری
• 49. Canary Releases و بازخورد کاربران
• 50. Canary Releases و نظارت بر هزینه