فلش‌کارت‌های آموزشی مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مستندسازی آزمایش‌های هوش مصنوعی با ابزار DVC

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها و مستندسازی آزمایش‌های هوش مصنوعی با ابزار DVC

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین (MLOps)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدیریت چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین و چالش‌های نسخه بندی
• 2. معرفی ابزار DVC و نقش آن در یکپارچه‌سازی با Git
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط کاری و پیکربندی اولیه DVC
• 4. ساختار فایل‌بندی و نحوه عملکرد DVC در مدیریت داده‌های حجیم
• 5. مفهوم نسخه‌بندی داده‌ها و تفاوت آن با کنترل نسخه کد
• 6. ایجاد مخزن داده‌ و اتصال به فضاهای ذخیره‌سازی ابری یا محلی
• 7. دستورات پایه برای افزودن و پیگیری داده‌ها در DVC
• 8. مدیریت نسخه‌های مختلف فایل‌های داده با استفاده از فایل‌های DVC
• 9. اشتراک‌گذاری داده‌ها و همکاری تیمی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 10. کار با فایل‌های متاداده و درک ساختار فایل‌های dvc
• 11. تکنیک‌های بهینه‌سازی ذخیره‌سازی داده‌های حجیم در DVC
• 12. مفهوم خط‌لوله آموزش مدل و خودکارسازی فرآیندها
• 13. تعریف مراحل خط‌لوله در فایل dvc.yaml
• 14. مدیریت وابستگی‌های داده‌ای بین مراحل مختلف پردازش
• 15. اجرای خط‌لوله و بررسی وضعیت خروجی‌ها
• 16. نسخه‌بندی مدل‌های آموزش‌دیده و ذخیره خروجی‌های نهایی
• 17. مقایسه آزمایش‌های مختلف و تحلیل تغییرات در داده‌ها و مدل‌ها
• 18. استفاده از دستور dvc exp برای مدیریت آزمایش‌های موازی
• 19. گزارش‌گیری و بصری‌سازی نتایج آزمایش‌ها
• 20. اتصال DVC به ابزارهای مانیتورینگ مدل
• 21. تکنیک‌های بازیابی نسخه‌های پیشین داده و مدل
• 22. مدیریت داده‌های حجیم در محیط‌های توزیع شده
• 23. اصول مستندسازی خودکار فرآیند آزمایش‌ها
• 24. یکپارچه‌سازی DVC با ابزارهای CI/CD در چرخه توسعه نرم‌افزار
• 25. پیاده‌سازی گردش کار استاندارد برای تیم‌های علوم داده
• 26. امنیت و کنترل دسترسی در مخازن داده‌های DVC
• 27. حل تعارضات احتمالی در هنگام کار گروهی بر روی داده‌ها
• 28. به‌کارگیری DVC در پروژه‌های یادگیری عمیق
• 29. مدیریت مجموعه‌داده‌های پویا و در حال تغییر
• 30. ارائه گزارش نهایی از عملکرد مدل و داده‌های مرتبط
• 31. بهترین تجربیات (Best Practices) در سازمان‌دهی پروژه‌های هوش مصنوعی
• 32. استفاده از DVC در محیط‌های عملیاتی و تولید (Production)
• 33. عیب‌یابی خطاهای رایج در پیاده‌سازی زیرساخت‌های MLOps
• 34. استراتژی‌های پشتیبان‌گیری از داده‌ها در چرخه‌حیات مدل
• 35. خلاصه و چشم‌انداز آینده مدیریت داده‌ها در هوش مصنوعی