دوره طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین آموزش مداوم مدل‌های یادگیری ماشین همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پایپ‌لاین آموزش مداوم مدل‌های یادگیری ماشین

موضوع کلی: یادگیری ماشین و مهندسی مدل

موضوع میانی: MLOps و پایپ‌لاین‌های آموزش خودکار

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. آشنایی با مفهوم آموزش مداوم
• 2. تفاوت آموزش مداوم با آموزش دفعه‌ای
• 3. چرخهٔ زندگی مدل در محیط تولید
• 4. انواع چشم‌اندازهای آموزش مداوم
• 5. مفاهیم پایه MLOps
• 6. معماری پایپ‌لاین آموزش مداوم
• 7. نقش داده‌ها در آموزش مداوم
• 8. کیفیت داده و پیش‌پردازش خودکار
• 9. طراحی پایپ‌لاین ورودی داده
• 10. مفهوم و نقش Feature Store
• 11. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها
• 12. مهندسی ویژگی برای آموزش مداوم
• 13. انتخاب و ارزیابی استراتژی‌های ری‌ترینینگ
• 14. زمان‌بندی و تریگرهای ری‌ترینینگ
• 15. آموزش مبتنی بر عملکرد مدل
• 16. آموزش رویدادمحور
• 17. اصول CI/CD در یادگیری ماشین
• 18. پایپ‌لاین اتوماسیون آزمایش و اعتبارسنجی
• 19. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها
• 20. مدیریت نسخه‌بندی کد آموزش
• 21. ابزارهای ارگانایزر پایپ‌لاین
• 22. اجرای پایپ‌لاین بر روی کلاستر و محاسبات توزیع‌شده
• 23. مقیاس‌پذیری زیرساخت آموزش
• 24. بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش مداوم
• 25. تشخیص درگ ریزش مدل
• 26. نظارت بر کیفیت دادهٔ ورودی
• 27. شاخص‌های عملکرد مدل در تولید
• 28. ارزیابی و اعتبارسنجی پس از هر ری‌ترینینگ
• 29. تست A/B برای مدل‌های جدید
• 30. استراتژی‌های دپلوی کاناری
• 31. یکپارچه‌سازی مدل با سرویس‌دهی تولید
• 32. بازخورد آنلاین و یادگیری پیوسته
• 33. پیاده‌سازی حلقهٔ بازخورد داده
• 34. مدیریت پیمانه‌های نامتعادل در دادهٔ جدید
• 35. مدیریت تغییرات اسکیمای داده
• 36. پایپ‌لاین‌های مبتنی بر رویداد
• 37. مانیتورینگ و لاگ‌گذاری پایپ‌لاین
• 38. داشبوردهای نمایش عملکرد پایپ‌لاین
• 39. امنیت و کنترل دسترسی در پایپ‌لاین آموزش
• 40. حاکمیت داده و انطباق در آموزش مداوم
• 41. مدیریت خطاها و ناکارآمدی‌های پایپ‌لاین
• 42. استراتژی‌های رول‌بک در آموزش مداوم
• 43. الگوهای معماری مورد استفاده در آموزش مداوم
• 44. مقایسهٔ ابزارها و فریمورک‌های محبوب
• 45. پیاده‌سازی با Kubeflow
• 46. پیاده‌سازی با Apache Airflow
• 47. پیاده‌سازی با MLflow
• 48. طراحی پایپ‌لاین با توجه به مقیاس کسب‌وکار
• 49. مطالعات موردی: پیاده‌سازی در سرویس‌های پیشنهادی
• 50. مطالعات موردی: پیاده‌سازی در تشخیص تقلب
• 51. پیش‌نیازهای سازمانی برای آموزش مداوم
• 52. تیم‌سازار و مسئولیت‌ها در پایپ‌لاین آموزش
• 53. بهترین شیوه‌ها برای شروع پایپ‌لاین آموزش مداوم
• 54. ارزیابی آمادگی سازمان برای آموزش مداوم