کتاب مدیریت آزمایش‌ها و مدل‌های یادگیری ماشین با MLflow

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

📚 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

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 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.