فلش‌کارت‌های آموزشی جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در بستر AWS

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره جامع بهینه‌سازی و ارتقای مدل‌های یادگیری ماشین در بستر AWS

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مهندسی مدل

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین در فضای ابری
• 2. بررسی چرخه حیات توسعه مدل در سرویس‌های ابری AWS
• 3. انتخاب الگوریتم‌های بهینه برای مسائل رگرسیون و طبقه‌بندی
• 4. آماده‌سازی داده‌ها و مهندسی ویژگی‌ها در مقیاس بزرگ
• 5. پاک‌سازی داده‌ها و مدیریت مقادیر مفقود در مجموعه داده‌های حجیم
• 6. تکنیک‌های نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها برای مدل‌های یادگیری عمیق
• 7. ارزیابی عملکرد مدل با استفاده از معیارهای دقت و فراخوانی
• 8. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی بیش‌برازش و کم‌برازش
• 9. تنظیم هایپرپارامترها با استفاده از سرویس AWS SageMaker
• 10. بهینه‌سازی خودکار هایپرپارامترها برای افزایش دقت مدل
• 11. استفاده از یادگیری انتقالی برای کاهش زمان آموزش مدل
• 12. مهندسی ویژگی‌ها با استفاده از SageMaker Feature Store
• 13. مدیریت و کنترل نسخه‌های مدل در SageMaker Model Registry
• 14. بررسی اهمیت و تاثیر ویژگی‌ها در خروجی مدل
• 15. تکنیک‌های کاهش ابعاد و انتخاب ویژگی‌های کلیدی
• 16. آموزش توزیع‌شده مدل‌ها در محیط‌های ابری
• 17. بهینه‌سازی مصرف منابع محاسباتی در حین آموزش مدل
• 18. پیاده‌سازی متدولوژی‌های اعتبارسنجی متقاطع
• 19. استفاده از الگوریتم‌های تقویت گرادیان برای بهبود کارایی
• 20. بهینه‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق با استفاده از چارچوب‌های استاندارد
• 21. فشرده‌سازی مدل‌ها برای استقرار در محیط‌های محدود
• 22. کمی‌سازی وزن‌های مدل برای افزایش سرعت استنتاج
• 23. تکنیک‌های تقطیر دانش برای تولید مدل‌های سبک‌تر
• 24. استقرار مدل‌های بهینه‌شده در محیط‌های عملیاتی
• 25. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط عملیاتی با SageMaker Model Monitor
• 26. شناسایی انحراف داده‌ها در مدل‌های مستقر شده
• 27. بازآموزی خودکار مدل‌ها بر اساس داده‌های جدید
• 28. امنیت و حریم خصوصی در فرآیند آموزش مدل‌های ابری
• 29. مدیریت دسترسی‌ها و کنترل سطوح دسترسی در سرویس‌های AWS
• 30. بهینه‌سازی هزینه‌های آموزش و استقرار مدل در فضای ابری
• 31. استفاده از معماری‌های بدون سرور برای استنتاج مدل
• 32. بررسی نقش زیرساخت‌های ابری در مقیاس‌پذیری مدل‌ها
• 33. تکنیک‌های عیب‌یابی مدل‌های یادگیری ماشین در تولید
• 34. بهینه‌سازی نرخ یادگیری و زمان‌بندی آن
• 35. استفاده از تکنیک‌های منظم‌سازی برای افزایش پایداری مدل
• 36. پیاده‌سازی خط لوله‌های یادگیری ماشین با استفاده از SageMaker Pipelines
• 37. مستندسازی فرآیند بهینه‌سازی مدل برای تکرارپذیری
• 38. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت انصاف در پیش‌بینی‌های مدل
• 39. ارزیابی سوگیری‌های احتمالی در داده‌های آموزشی
• 40. استفاده از ابزارهای بصری‌سازی برای تحلیل رفتار مدل
• 41. مقایسه عملکرد مدل‌ها با استفاده از تست‌های A/B در فضای ابری
• 42. بهینه‌سازی تاخیر در استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین
• 43. مدیریت حافظه در آموزش مدل‌های حجیم
• 44. کاربرد محاسبات موازی در ارتقای سرعت مدل
• 45. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل بدون وقفه در سرویس‌دهی
• 46. تکنیک‌های افزایش داده برای بهبود تعمیم‌پذیری مدل
• 47. بررسی مدل‌های ترکیبی و تاثیر آن بر دقت نهایی
• 48. استفاده از سرویس‌های مدیریت داده برای بهینه‌سازی ورودی‌های مدل
• 49. تجزیه و تحلیل گزارش‌های آموزشی برای کشف گلوگاه‌های عملکرد
• 50. بهینه‌سازی مدل‌های پردازش زبان طبیعی در بستر ابری
• 51. ارتقای مدل‌های بینایی ماشین با تنظیمات دقیق پارامتریک
• 52. پیاده‌سازی استراتژی‌های ذخیره‌سازی داده‌های کمکی برای آموزش مدل
• 53. استفاده از توابع هزینه سفارشی برای بهبود یادگیری
• 54. تکنیک‌های پیش‌پردازش بلادرنگ در خط لوله‌های داده
• 55. بررسی تأثیر نویز داده بر دقت مدل و روش‌های کاهش آن
• 56. بهینه‌سازی ساختار شبکه‌های عصبی برای مسائل خاص
• 57. مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی سازمانی
• 58. ارائه راهکارهای مقیاس‌پذیر برای استنتاج با توان عملیاتی بالا
• 59. مطالعه موردی بهینه‌سازی یک مدل پیش‌بینی در محیط عملیاتی