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

🎓 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

• 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