دوره پایش و بازآموزی مداوم مدل‌های ML همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش و بازآموزی مداوم مدل‌های ML

موضوع کلی: توسعه برنامه‌های وب پیشرفته

موضوع میانی: Machine learning model governance best practices

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی یادگیری ماشین و پایش عملکرد
• 2. آشنایی با انواع مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
• 4. مجموعه داده‌ها و آماده‌سازی آن‌ها
• 5. پیش‌پردازش داده‌ها و اثر آن بر مدل
• 6. انتخاب ویژگی‌های مهم در مدل‌سازی
• 7. بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
• 8. روش‌های مقابله با بیش‌برازش
• 9. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
• 10. انتخاب مدل مناسب با توجه به داده‌ها
• 11. مقدمه‌ای بر بازآموزی مدل
• 12. دلایل نیاز به بازآموزی مدل
• 13. تشخیص زمان نیاز به بازآموزی
• 14. جمع‌آوری داده‌های جدید برای بازآموزی
• 15. بررسی کیفیت داده‌های جدید
• 16. به‌روزرسانی مدل با داده‌های جدید
• 17. تکنیک‌های بازآموزی تدریجی (Incremental Learning)
• 18. بازآموزی با استفاده از یادگیری انتقالی (Transfer Learning)
• 19. مقایسه روش‌های مختلف بازآموزی
• 20. پایش انحراف داده‌ها (Data Drift)
• 21. شناسایی تغییرات در توزیع داده‌ها
• 22. تأثیر انحراف داده‌ها بر عملکرد مدل
• 23. روش‌های مقابله با انحراف داده‌ها
• 24. مقدمه‌ای بر نظارت بر مدل در محیط عملیاتی
• 25. ابزارهای پایش عملکرد مدل
• 26. تنظیم هشدارها برای افت عملکرد
• 27. خودکارسازی فرایند پایش و بازآموزی
• 28. مقایسه مدل‌های بازآموزی آنلاین و آفلاین
• 29. مفاهیم مربوط به A/B Testing مدل‌ها
• 30. ارزیابی عملکرد مدل‌های جدید در برابر مدل‌های قبلی
• 31. مقایسه مدل‌های مختلف با استفاده از معیارهای آماری
• 32. چالش‌های بازآموزی مدل در محیط‌های بزرگ
• 33. مقیاس‌پذیری فرایند بازآموزی
• 34. بهینه‌سازی مصرف منابع در بازآموزی مدل
• 35. مدیریت نسخه‌های مختلف مدل
• 36. مقدمه‌ای بر خط لوله بازآموزی خودکار (Automated Retraining Pipeline)
• 37. استفاده از پلتفرم‌های ابری برای بازآموزی مدل
• 38. تأثیر بازآموزی بر امنیت مدل
• 39. حفاظت از داده‌ها در فرایند بازآموزی
• 40. ملاحظات قانونی و اخلاقی در بازآموزی مدل
• 41. پایش سوگیری در مدل‌های یادگیری ماشین
• 42. روش‌های کاهش سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
• 43. بازآموزی مدل با در نظر گرفتن مسائل انصاف
• 44. استفاده از معیارهای ارزیابی منصفانه
• 45. مقدمه‌ای بر یادگیری فعال (Active Learning)