دوره پایش عملکرد مدل و تضمین کیفیت داده‌ها در سرویس‌های ابری آمازون (AWS) همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش عملکرد مدل و تضمین کیفیت داده‌ها در سرویس‌های ابری آمازون (AWS)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان (Big Data)

موضوع میانی: مدیریت و نظارت بر چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی پایش مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 2. اهمیت نظارت بر کیفیت داده‌ها در چرخه‌ی حیات مدل
• 3. معماری سیستم‌های پایش مدل در سرویس‌های AWS
• 4. شناسایی و تعریف شاخص‌های کلیدی عملکرد مدل
• 5. استقرار سرویس Amazon SageMaker Model Monitor
• 6. بررسی تغییرات توزیع داده‌ها در محیط عملیاتی
• 7. تشخیص انحراف داده‌ها در ورودی‌های مدل
• 8. تحلیل انحراف در پیش‌بینی‌های مدل
• 9. پیاده‌سازی استراتژی‌های نمونه‌برداری از داده‌های تولیدی
• 10. تنظیم خطوط پایه برای مقایسه عملکرد مدل
• 11. مدیریت و پیکربندی گزارش‌های کیفیت داده
• 12. استفاده از Amazon CloudWatch برای نظارت بر مدل
• 13. ایجاد هشدارهای خودکار در صورت کاهش عملکرد مدل
• 14. تحلیل خطاهای مدل در محیط‌های توزیع‌شده
• 15. بررسی اثرات انحراف مفهوم بر دقت مدل
• 16. ارزیابی مدل در برابر داده‌های جدید و ناشناخته
• 17. روش‌های جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های استنتاج
• 18. پاک‌سازی و پیش‌پردازش داده‌های نظارتی
• 19. اعمال سیاست‌های امنیتی بر داده‌های پایش شده
• 20. به‌کارگیری ابزارهای بصری‌سازی برای پایش وضعیت مدل
• 21. مدیریت هزینه‌های زیرساخت نظارت بر مدل
• 22. خودکارسازی فرآیند بازآموزی مدل بر اساس داده‌های پایش
• 23. استفاده از قابلیت‌های AWS Glue در تحلیل کیفیت داده
• 24. یکپارچه‌سازی پایش مدل با خط لوله‌های CI/CD
• 25. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها و داده‌های آموزشی
• 26. پیاده‌سازی سیستم‌های ثبت وقایع برای ردیابی خطاها
• 27. ارزیابی سوگیری‌های احتمالی در خروجی مدل
• 28. تطبیق خروجی‌های مدل با استانداردهای کسب‌وکار
• 29. اصول مستندسازی عملکرد مدل در بازه‌های زمانی مختلف
• 30. پایش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 31. استفاده از Amazon S3 برای ذخیره داده‌های ارزیابی
• 32. بهینه‌سازی تنظیمات پایش برای کاهش تأخیر در استنتاج
• 33. بررسی پایداری مدل در شرایط تغییرات ناگهانی بازار
• 34. استفاده از داشبوردهای مدیریتی برای پایش مدل
• 35. مدیریت دسترسی کاربران به گزارش‌های عملکرد مدل
• 36. تکنیک‌های رفع اشکال در مدل‌های مستقر شده
• 37. بررسی انطباق مدل با نیازمندی‌های عملیاتی
• 38. توسعه استراتژی‌های نگهداری پیشگیرانه مدل
• 39. استفاده از الگوهای طراحی برای سیستم‌های پایش مقیاس‌پذیر
• 40. بهبود مداوم مدل بر اساس بازخوردهای نظارتی