کتاب مدیریت هوشمند و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزار MLflow با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

249,950 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت هوشمند و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از ابزار MLflow

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

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های هوشمند (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و ضرورت MLOps
  • 2. معماری و اجزای اصلی سامانه MLflow
  • 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای مدیریت مدل‌ها
  • 4. آشنایی با MLflow Tracking برای ثبت آزمایش‌ها
  • 5. ثبت پارامترها و معیارهای ارزیابی در فرآیند آموزش مدل
  • 6. استفاده از MLflow Projects برای ایجاد بسته‌های تکرارپذیر
  • 7. مدیریت نسخه‌بندی کد و داده‌ها در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 8. کار با MLflow Models برای استانداردسازی خروجی مدل‌ها
  • 9. استفاده از مدل‌های سفارشی با پایتون در MLflow
  • 10. ذخیره‌سازی و بازیابی مدل‌های آموزش‌دیده در Model Registry
  • 11. مدیریت چرخه حیات مدل از مرحله آزمایش تا عملیات
  • 12. اعمال کنترل دسترسی و سطوح دسترسی در مخزن مدل‌ها
  • 13. مستندسازی خودکار فرآیند آموزش و ارزیابی مدل
  • 14. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف با ابزارهای بصری MLflow
  • 15. بهینه‌سازی هایپرپارامترها و ثبت نتایج در MLflow
  • 16. یکپارچه‌سازی MLflow با کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین
  • 17. مدیریت وابستگی‌های نرم‌افزاری با استفاده از Conda و Docker
  • 18. استراتژی‌های استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
  • 19. مانیتورینگ مدل‌های مستقر شده با استفاده از ابزارهای جانبی
  • 20. ردیابی انحراف داده‌ها و مدل در محیط تولید
  • 21. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار آموزش و بازآموزی مدل
  • 22. مدیریت خطاهای رایج در پیاده‌سازی مدل‌های هوشمند
  • 23. امنیت در تبادل داده و مدل در چارچوب قوانین داخلی
  • 24. ارتقای پایداری سیستم‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
  • 25. بهترین شیوه‌های مستندسازی برای تیم‌های توسعه مدل
  • 26. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow
  • 27. توسعه محیط‌های تست و پذیرش پیش از استقرار نهایی
  • 28. گزارش‌گیری از عملکرد مدل برای ذینفعان فنی و مدیریتی
  • 29. اصول اخلاقی و انطباق در بهره‌برداری از مدل‌های هوشمند
  • 30. آینده مدیریت چرخه حیات مدل‌ها و روندهای نوین MLOps
تگ‌ها: MLOps بهینه‌سازی مدل چرخه حیات مدل علم داده مدیریت مدل‌های هوشمند هوش مصنوعی هوش مصنوعی کاربردی یادگیری ماشین یادگیری ماشین MLflow

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.