دوره مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و تضمین تکرارپذیری در پروژه‌های یادگیری ماشین با ابزارهای DVC و MLflow همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و تضمین تکرارپذیری در پروژه‌های یادگیری ماشین با ابزارهای DVC و MLflow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مهندسی یادگیری ماشین و عملیات داده (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های تکرارپذیری در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 2. چالش‌های مدیریت داده‌های حجیم در چرخه حیات مدل
• 3. مفاهیم پایه نسخه‌بندی داده‌ها و تفاوت آن با کنترل نسخه کد
• 4. معرفی و نصب ابزار DVC و پیکربندی اولیه محیط کاری
• 5. ساختار فایل‌بندی و مدیریت مخزن داده‌ها در پروژه‌های داده‌محور
• 6. آشنایی با سیستم‌های ذخیره‌سازی ابری و محلی برای داده‌های بزرگ
• 7. نحوه عملکرد DVC در ردیابی فایل‌های داده بدون ذخیره در Git
• 8. ایجاد و مدیریت پایپ‌لاین‌های پردازش داده با DVC
• 9. تعریف وابستگی‌ها و خروجی‌های هر مرحله از مدل‌سازی
• 10. اجرای دستورات پایه DVC برای ثبت و بازیابی نسخه‌های داده
• 11. مدیریت هوشمند تغییرات در مجموعه‌های داده آموزشی و ارزیابی
• 12. بهینه‌سازی فضای ذخیره‌سازی با استفاده از مکانیزم کشینگ DVC
• 13. آشنایی با MLflow برای مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین
• 14. نصب و راه‌اندازی سرویس MLflow Tracking
• 15. ثبت پارامترها و معیارهای ارزیابی مدل در حین آموزش
• 16. ردیابی نسخه‌های کد و داده‌های متناظر در MLflow
• 17. تجسم و مقایسه نتایج اجرای مدل‌های مختلف
• 18. یکپارچه‌سازی DVC و MLflow برای تضمین تکرارپذیری کامل
• 19. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده در MLflow Model Registry
• 20. کنترل کیفیت مدل‌ها و فرآیند تایید برای استقرار
• 21. استفاده از تگ‌ها برای دسته‌بندی و جستجوی آزمایش‌ها
• 22. مستندسازی خودکار فرآیند آموزش مدل
• 23. مدیریت محیط‌های اجرایی با استفاده از کانتینرها و DVC
• 24. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار با استفاده از دستور dvc exp run
• 25. نحوه اشتراک‌گذاری داده‌ها و مدل‌ها در تیم‌های کاری
• 26. حل تعارضات در نسخه‌بندی داده‌ها و مدل‌های اشتراکی
• 27. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با ابزارهای استاندارد
• 28. تضمین انطباق با استانداردهای مدیریت داده و امنیت اطلاعات
• 29. آشنایی با اصول حاکمیت داده و رعایت محرمانگی در پروژه‌ها
• 30. استفاده از لاگ‌ها برای عیب‌یابی و بازتولید خطاهای مدل
• 31. خودکارسازی فرآیند تست و ارزیابی در پایپ‌لاین CI/CD
• 32. مدیریت چرخه‌حیات مدل از آزمایشگاه تا محیط عملیاتی
• 33. پیاده‌سازی استراتژی‌های نسخه‌بندی برای داده‌های جریانی
• 34. روش‌های تهیه نسخه پشتیبان از مخازن داده و مدل
• 35. مستندسازی فنی و تهیه گزارش‌های عملکرد پروژه
• 36. بهترین تجارب در سازماندهی ساختار پروژه یادگیری ماشین
• 37. اخلاق در مدیریت داده و اهمیت دقت در گزارش‌دهی نتایج
• 38. آینده ابزارهای مدیریت نسخه در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 39. جمع‌بندی و پیاده‌سازی یک پروژه کامل از ابتدا تا انتها