اکسپرس 24
کتاب مدیریت آزمایش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow

کتاب مدیریت آزمایش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow

تگ‌ها: MLflow MLOps چرخه عمر مدل داده‌کاوی رصد آزمایش‌ها مدیریت پروژه مدیریت مدل مهندسی داده یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت آزمایش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و مدیریت چرخه عمر پروژه‌های داده‌محور

موضوع میانی: ابزارها و تکنیک‌های مدیریت و رصد پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در پروژه‌های داده‌محور
  • 2. مبانی مدیریت چرخه عمر پروژه‌های داده‌محور
  • 3. آشنایی با مفاهیم کلیدی یادگیری ماشین
  • 4. اصول اولیه مدیریت پروژه در حوزه داده
  • 5. ضرورت رصد و مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین
  • 6. معرفی MLflow و کاربردهای آن
  • 7. نصب و راه‌اندازی MLflow
  • 8. مفاهیم پایه در MLflow: Experiments, Runs, Artifacts
  • 9. ثبت پارامترها و معیارهای عملکرد در MLflow
  • 10. مدیریت مصنوعات (Artifacts) در MLflow
  • 11. مقدمه‌ای بر ردیابی (Tracking) در MLflow
  • 12. ثبت خودکار اطلاعات آزمایش‌ها
  • 13. مقایسه نتایج آزمایش‌ها با MLflow UI
  • 14. دسته‌بندی و جستجو در آزمایش‌ها
  • 15. مدیریت مدل‌ها در MLflow
  • 16. ثبت مدل‌ها و نسخه‌های مختلف آن‌ها
  • 17. بسته‌بندی (Packaging) مدل‌ها برای استقرار
  • 18. استقرار مدل‌ها با استفاده از MLflow
  • 19. مقدمه‌ای بر پروژه‌های MLflow
  • 20. تعریف ساختار پروژه MLflow
  • 21. اجرای اسکریپت‌های آموزشی با MLflow Projects
  • 22. مدیریت وابستگی‌ها در پروژه‌های MLflow
  • 23. اجرای پروژه‌ها از راه دور
  • 24. مقدمه‌ای بر مدل رجیستری MLflow
  • 25. مدیریت چرخه عمر مدل در رجیستری
  • 26. نسخه‌بندی مدل‌ها در رجیستری
  • 27. مراحل انتقال مدل (Stage Transition)
  • 28. مدیریت دسترسی‌ها در رجیستری
  • 29. مقدمه‌ای بر استقرار مدل (Model Serving)
  • 30. انواع روش‌های استقرار مدل
  • 31. استقرار مدل با MLflow Model Serving
  • 32. تنظیمات پیشرفته استقرار
  • 33. نظارت بر مدل‌های مستقر شده
  • 34. مقدمه‌ای بر اتوماسیون در MLflow
  • 35. ادغام MLflow با ابزارهای CI/CD
  • 36. اتوماسیون ثبت و استقرار مدل
  • 37. مدیریت تنظیمات MLflow
  • 38. پیکربندی MLflow برای محیط‌های توزیع‌شده
  • 39. استفاده از بک‌اند (Backend)های مختلف برای MLflow
  • 40. تنظیمات ذخیره‌سازی مصنوعات (Artifact Store)
  • 41. مقدمه‌ای بر بهترین شیوه‌ها در MLflow
  • 42. سازماندهی آزمایش‌ها و پروژه‌ها
  • 43. نام‌گذاری استاندارد برای آزمایش‌ها و مصنوعات
  • 44. مدیریت نسخه‌های کتابخانه‌ها و وابستگی‌ها
  • 45. مستندسازی آزمایش‌ها و مدل‌ها
  • 46. مقدمه‌ای بر امنیت در MLflow
  • 47. مدیریت دسترسی‌ها در MLflow Tracking Server
  • 48. امنیت مدل رجیستری
  • 49. حفاظت از مصنوعات و داده‌ها
  • 50. مقدمه‌ای بر مقیاس‌پذیری MLflow
  • 51. مدیریت حجم بالای آزمایش‌ها
  • 52. مقیاس‌پذیری ذخیره‌سازی مصنوعات
  • 53. بهینه‌سازی عملکرد MLflow Tracking Server
  • 54. مقدمه‌ای بر ادغام MLflow با فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین
  • 55. ادغام با TensorFlow و Keras
  • 56. ادغام با PyTorch
  • 57. ادغام با scikit-learn
  • 58. ادغام با Spark MLlib
  • 59. مقدمه‌ای بر مدیریت داده در پروژه‌های MLflow
  • 60. ردیابی مجموعه داده‌های مورد استفاده
  • 61. مدیریت نسخه‌های مجموعه داده
  • 62. ادغام با ابزارهای مدیریت داده
  • 63. مقدمه‌ای بر ارزیابی مدل‌ها با MLflow
  • 64. ثبت معیارهای ارزیابی جامع
  • 65. تجسم نتایج ارزیابی
  • 66. مقایسه مدل‌ها بر اساس معیارهای ارزیابی
  • 67. مقدمه‌ای بر مسائل اخلاقی در پروژه‌های داده‌محور
  • 68. سوگیری در داده‌ها و مدل‌ها
  • 69. شفافیت و توضیح‌پذیری مدل‌ها
  • 70. مسئولیت‌پذیری در استفاده از هوش مصنوعی
  • 71. ملاحظات قانونی و انطباق در پروژه‌های MLflow
  • 72. حفظ حریم خصوصی داده‌ها
  • 73. انطباق با مقررات داخلی
  • 74. مدیریت ریسک در پروژه‌های داده‌محور
  • 75. مقدمه‌ای بر آینده MLflow
  • 76. ویژگی‌های جدید و رو به توسعه
  • 77. نقش MLflow در MLOps
  • 78. یادگیری عمیق و MLflow
  • 79. پردازش زبان طبیعی و MLflow
  • 80. بینایی ماشین و MLflow
  • 81. کاربرد MLflow در صنعت
  • 82. مطالعات موردی موفق در استفاده از MLflow
  • 83. چالش‌های پیاده‌سازی MLflow در سازمان‌ها
  • 84. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 85. آموزش و توسعه تیم‌های MLOps
  • 86. فرهنگ‌سازی استفاده از ابزارهای استاندارد
  • 87. برنامه‌ریزی استراتژیک برای پروژه‌های داده‌محور
  • 88. ارزیابی اثربخشی MLflow در پروژه‌ها
  • 89. بهبود مستمر فرآیندها با MLflow
  • 90. مدیریت دانش در پروژه‌های MLflow
  • 91. ساختاردهی تیم‌های مهندسی داده و یادگیری ماشین
  • 92. نقش مدیران پروژه در موفقیت پروژه‌های MLflow
  • 93. توسعه ابزارهای سفارشی برای MLflow
  • 94. یکپارچه‌سازی MLflow با سیستم‌های موجود
  • 95. تحلیل هزینه‌ها و منافع استفاده از MLflow
  • 96. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی MLflow
  • 97. توسعه مهارت‌های مرتبط با MLOps
  • 98. آینده شغلی در حوزه MLOps
  • 99. نقش MLflow در تحول دیجیتال سازمان‌ها
  • 100. مدیریت تغییر در پیاده‌سازی MLflow

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.