کتاب جامع تحلیل عملکرد و بهبود دقت مدل‌های هوش مصنوعی در زیرساخت‌های ابری AWS 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 جامع تحلیل عملکرد و بهبود دقت مدل‌های هوش مصنوعی در زیرساخت‌های ابری AWS

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

موضوع میانی: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های ابری
  • 2. شاخص‌های کلیدی ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی در AWS
  • 3. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و تفسیر نتایج آن
  • 4. محاسبه و تحلیل دقت و فراخوانی در مدل‌های پیش‌بینی
  • 5. کاربرد منحنی‌های ROC و AUC در اعتبارسنجی مدل
  • 6. ارزیابی مدل‌های رگرسیون با استفاده از خطای میانگین مربعات
  • 7. بهینه‌سازی هایپرپارامترها با استفاده از Amazon SageMaker
  • 8. شناسایی پدیده بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌های ابری
  • 9. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در محیط‌های پردازش ابری
  • 10. تحلیل سوگیری و انصاف در الگوریتم‌های هوش مصنوعی
  • 11. استفاده از Amazon SageMaker Model Monitor برای پایش مدل‌ها
  • 12. مانیتورینگ انحراف داده‌ها در مدل‌های مستقر در محیط تولید
  • 13. ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی و تأثیر آن بر خروجی مدل
  • 14. تکنیک‌های تحلیل خطا برای شناسایی نقاط ضعف مدل
  • 15. بهبود کارایی مدل با استفاده از مهندسی ویژگی‌های هدفمند
  • 16. روش‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت و دقت مدل
  • 17. استفاده از SageMaker Clarify برای تحلیل شفافیت مدل‌ها
  • 18. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها در Amazon SageMaker Model Registry
  • 19. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 20. تحلیل تأخیر و توان عملیاتی در استنتاج مدل‌های ابری
  • 21. بررسی تأثیر مقیاس‌بندی خودکار بر دقت مدل
  • 22. پیاده‌سازی استراتژی‌های آزمون A/B برای مقایسه مدل‌ها
  • 23. استفاده از ابزارهای تحلیل عملکرد در AWS برای عیب‌یابی مدل
  • 24. بهینه‌سازی مدل برای کاهش هزینه‌های زیرساختی
  • 25. ارزیابی پایداری مدل در مواجهه با داده‌های جدید
  • 26. تکنیک‌های پس‌پردازش برای بهبود خروجی‌های مدل
  • 27. تجسم نتایج ارزیابی با استفاده از Amazon QuickSight
  • 28. مدیریت چرخه حیات مدل و بهبود مستمر عملکرد
  • 29. مستندسازی نتایج آزمایش‌ها و گزارش‌دهی عملکرد مدل
تگ‌ها: AWS Machine Learning ارزیابی دقت مدل بهینه‌سازی مدل ML تحلیل مدل AWS خدمات ابری آمازون رایانش ابری مدل‌های یادگیری عمیق مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.