دوره ساخت و بهینه‌سازی خط لوله‌های یادگیری ماشین از داده تا استقرار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت و بهینه‌سازی خط لوله‌های یادگیری ماشین از داده تا استقرار

موضوع کلی: یادگیری ماشین و مهندسی داده

موضوع میانی: طراحی و مدیریت خط لوله‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی خط لوله‌های یادگیری ماشین و اجزای اصلی آن
• 2. معماری یک خط لوله استاندارد یادگیری ماشین
• 3. تعریف مسئله و طراحی جریان پردازش داده
• 4. گردآوری و اتصال منابع داده
• 5. ورود داده و طراحی لایه‌های Ingestion
• 6. اعتبارسنجی اولیه داده‌های ورودی
• 7. پاک‌سازی داده در خط لوله یادگیری ماشین
• 8. مدیریت داده‌های گمشده در Pipeline
• 9. تشخیص و مدیریت داده‌های پرت
• 10. استانداردسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 11. کدگذاری متغیرهای دسته‌ای
• 12. مهندسی ویژگی در خط لوله یادگیری ماشین
• 13. انتخاب ویژگی و کاهش ابعاد
• 14. طراحی Pipeline برای داده‌های متنی
• 15. طراحی Pipeline برای داده‌های عددی و جدولی
• 16. پردازش داده‌های زمانی در Pipeline
• 17. تفکیک داده‌های آموزش، اعتبارسنجی و آزمون
• 18. جلوگیری از نشت داده در مراحل پردازش
• 19. ترکیب پیش‌پردازش و مدل در یک Pipeline
• 20. انتخاب الگوریتم مناسب برای Pipeline
• 21. آموزش خودکار مدل در خط لوله
• 22. تنظیم ابرپارامترها در Pipeline
• 23. اعتبارسنجی متقاطع در خط لوله
• 24. مدیریت چند مدل و چند آزمایش
• 25. ثبت پارامترها و نتایج آزمایش‌ها
• 26. معیارهای ارزیابی مدل در Pipeline
• 27. ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
• 28. ارزیابی مدل‌های رگرسیون
• 29. مدیریت عدم توازن کلاس‌ها
• 30. مقایسه نسخه‌های مختلف مدل
• 31. بازآموزی خودکار مدل
• 32. مدیریت وابستگی میان مراحل Pipeline
• 33. طراحی Pipelineهای قابل بازاستفاده
• 34. ماژولار کردن اجزای خط لوله
• 35. پارامتری‌سازی مراحل Pipeline
• 36. مدیریت پیکربندی و متغیرهای محیطی
• 37. مدیریت داده و مدل به‌صورت نسخه‌بندی‌شده
• 38. ردیابی Lineage داده و مدل
• 39. بازآفرینی‌پذیری نتایج یادگیری ماشین
• 40. تست واحد اجزای Pipeline
• 41. تست یکپارچه خط لوله یادگیری ماشین
• 42. اعتبارسنجی کیفیت داده در Pipeline
• 43. کنترل کیفیت ویژگی‌ها
• 44. مدیریت خطا و شکست در Pipeline
• 45. ثبت رویدادها و Logging
• 46. پایش اجرای مراحل Pipeline
• 47. مدیریت زمان‌بندی اجرای Pipeline
• 48. اجرای Pipelineهای وابسته به رویداد
• 49. موازی‌سازی مراحل پردازش
• 50. پردازش دسته‌ای و بلادرنگ در Pipeline
• 51. بهینه‌سازی زمان اجرای Pipeline
• 52. بهینه‌سازی مصرف حافظه و منابع
• 53. مقیاس‌پذیری خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 54. اجرای توزیع‌شده مراحل پردازش
• 55. کانتینرسازی اجزای Pipeline
• 56. استفاده از Docker برای محیط اجرای مدل
• 57. طراحی Pipelineهای قابل استقرار در محیط ابری
• 58. استقرار مدل از طریق Pipeline
• 59. بسته‌بندی مدل و وابستگی‌های آن
• 60. ساخت CI/CD برای یادگیری ماشین
• 61. اتوماسیون آموزش و استقرار مدل
• 62. پایش مدل پس از استقرار
• 63. تشخیص Data Drift و Concept Drift
• 64. مدیریت افت عملکرد مدل
• 65. فعال‌سازی بازآموزی بر اساس تغییر داده
• 66. امنیت داده و مدل در Pipeline
• 67. مدیریت دسترسی به منابع Pipeline
• 68. حفاظت از اطلاعات حساس در جریان پردازش
• 69. طراحی Pipelineهای مقاوم در برابر خطا
• 70. مدیریت Retry و اجرای مجدد مراحل
• 71. ذخیره نقاط میانی و بازیابی Pipeline
• 72. بهینه‌سازی هزینه اجرای Pipeline
• 73. مستندسازی خط لوله و اجزای آن
• 74. طراحی Pipelineهای قابل نگهداری و توسعه
• 75. الگوهای معماری برای Pipelineهای تولیدی
• 76. ساخت یک پروژه کامل از داده خام تا استقرار