دوره پیاده‌سازی عملیات یادگیری ماشین با استفاده از Databricks، MLflow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی عملیات یادگیری ماشین با استفاده از Databricks، MLflow و بهینه‌سازی مدل‌ها با Optuna

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (Artificial Intelligence & Machine Learning)

موضوع میانی: عملیات یادگیری ماشین (MLOps) و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم عملیات یادگیری ماشین MLOps
• 2. معماری چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. آشنایی با پلتفرم Databricks برای پروژه‌های داده‌محور
• 4. تنظیم محیط توسعه و پیکربندی Databricks Workspace
• 5. مدیریت نوت‌بوک‌ها و همکاری تیمی در Databricks
• 6. آشنایی با کتابخانه MLflow برای رهگیری آزمایش‌ها
• 7. ثبت و مستندسازی پارامترها و معیارهای مدل در MLflow
• 8. کار با MLflow Tracking برای مقایسه عملکرد مدل‌ها
• 9. ذخیره‌سازی و مدیریت نسخه‌های مدل با MLflow Model Registry
• 10. آشنایی با مفاهیم بهینه‌سازی ابرپارامترها
• 11. مقدمه‌ای بر کتابخانه Optuna برای تنظیم خودکار مدل‌ها
• 12. تعریف فضای جستجو و توابع هدف در Optuna
• 13. استفاده از الگوریتم‌های TPE در بهینه‌سازی ابرپارامترها
• 14. یکپارچه‌سازی Optuna با مدل‌های یادگیری ماشین
• 15. مدیریت آزمایش‌های بهینه‌سازی در محیط Databricks
• 16. تجسم نتایج بهینه‌سازی و تحلیل حساسیت پارامترها
• 17. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین در Databricks
• 18. مدیریت داده‌ها و ویژگی‌ها در طول چرخه‌حیات مدل
• 19. آماده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های عملیاتی
• 20. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده و شناسایی کاهش دقت
• 21. اتوماسیون آموزش مجدد مدل با ابزارهای MLflow
• 22. مدیریت نسخه‌ها و کنترل کیفیت مدل‌ها
• 23. امنیت داده‌ها و مدل‌ها در پلتفرم‌های ابری
• 24. تست و اعتبارسنجی مدل پیش از انتقال به تولید
• 25. مستندسازی فنی پروژه‌های یادگیری ماشین
• 26. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در Databricks
• 27. استفاده از MLflow برای بازتولیدپذیری آزمایش‌ها
• 28. پیاده‌سازی استراتژی‌های استقرار مدل (Deployment)
• 29. رفع اشکال و عیب‌یابی مدل‌ها در محیط عملیاتی
• 30. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای داده‌ای
• 31. مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری عمیق
• 32. کاربرد مدل‌های رگرسیون و طبقه‌بندی در پروژه‌های صنعتی
• 33. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Optuna و MLflow
• 34. ارزیابی مدل‌ها با استفاده از معیارهای استاندارد علمی
• 35. توسعه پایپ‌لاین‌های مقیاس‌پذیر در محیط‌های توزیع‌شده
• 36. مدیریت تداخلات کتابخانه‌ای در محیط‌های یادگیری ماشین
• 37. تکنیک‌های مدل‌سازی برای داده‌های حجیم
• 38. مانیتورینگ عملکرد مدل در لحظه
• 39. گزارش‌گیری و داشبوردهای نظارتی در Databricks
• 40. پروژه نهایی پیاده‌سازی کامل یک چرخه MLOps