کتاب تحلیل و بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های 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 تحلیل و بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی با استفاده از سرویس‌های AWS

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

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

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 2. شاخص‌های کلیدی ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 3. تحلیل ماتریس درهم‌ریختگی و نرخ خطا
  • 4. کاربرد منحنی‌های ROC و AUC در سنجش دقت مدل
  • 5. بهینه‌سازی مدل‌های رگرسیون با استفاده از خطای میانگین مربعات
  • 6. شناسایی و تحلیل بیش‌برازش و کم‌برازش در مدل‌ها
  • 7. مقدمه‌ای بر سرویس Amazon SageMaker برای ارزیابی مدل
  • 8. استفاده از SageMaker Model Monitor برای نظارت مستمر
  • 9. تکنیک‌های اعتبارسنجی متقاطع در محیط ابری
  • 10. تأثیر پیش‌پردازش داده‌ها بر بهبود دقت مدل
  • 11. انتخاب ویژگی‌های بهینه برای کاهش پیچیدگی محاسباتی
  • 12. تنظیم ابرپارامترها با استفاده از SageMaker Automatic Model Tuning
  • 13. تحلیل اهمیت ویژگی‌ها با بهره‌گیری از SageMaker Clarify
  • 14. شناسایی سوگیری در مدل‌های هوش مصنوعی و راهکارهای اصلاحی
  • 15. ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری عمیق در سرویس‌های ابری
  • 16. مدیریت و نسخه‌بندی مدل‌ها با SageMaker Model Registry
  • 17. بررسی مقیاس‌پذیری مدل در زمان استنتاج
  • 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت پردازش
  • 19. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی در فضای AWS
  • 20. تحلیل عملکرد مدل‌های بینایی ماشین در سرویس‌های ابری
  • 21. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در حین آموزش مدل
  • 22. استفاده از آزمایش‌های SageMaker Experiments برای مقایسه مدل‌ها
  • 23. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای استقرار در محیط‌های محدود
  • 24. مانیتورینگ کیفیت داده‌های ورودی و شناسایی انحراف داده
  • 25. بررسی تأثیر نویز در داده‌ها بر خروجی مدل
  • 26. استفاده از Amazon CloudWatch برای تحلیل لاگ‌های مدل
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل در سناریوهای داده‌های نامتوازن
  • 28. به‌کارگیری تکنیک‌های نمونه‌برداری برای بهبود دقت مدل
  • 29. تحلیل هزینه و کارایی مدل‌های هوش مصنوعی در AWS
  • 30. راهکارهای پیاده‌سازی یادگیری ماشین مسئولانه و اخلاقی در فضای ابری
  • 31. مستندسازی نتایج ارزیابی و گزارش‌دهی عملکرد مدل
  • 32. استراتژی‌های به‌روزرسانی و بازآموزی مدل‌های مستقر شده
  • 33. شبیه‌سازی محیط عملیاتی برای تست نهایی مدل
  • 34. بهینه‌سازی تأخیر در سرویس‌های استنتاج ابری
  • 35. پایش امنیت و پایداری مدل‌های هوش مصنوعی در شبکه
تگ‌ها: AWS ML Engineer ارزیابی مدل‌های هوش مصنوعی بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین پردازش داده‌های هوشمند تحلیل عملکرد مدل سرویس‌های ابری AWS مدل‌سازی پیش‌بینانه مهندسی یادگیری ماشین هوش مصنوعی یادگیری ماشین

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.