اکسپرس 24
کتاب تضمین کیفیت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین: از تست داده تا پایش مدل در تولید

کتاب تضمین کیفیت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین: از تست داده تا پایش مدل در تولید

تگ‌ها: تضمین کیفیت یادگیری ماشین ML Pipeline QA MLOps تست مدل‌های یادگیری ماشین Data Quality Data Drift Detection Model Monitoring CI/CD برای ML Machine Learning Testing Fairness در AI Model Governance کیفیت داده پایش عملکرد مدل Automated ML Testing ---

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 تضمین کیفیت پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین: از تست داده تا پایش مدل در تولید

موضوع کلی: تضمین کیفیت در سیستم‌های یادگیری ماشین

موضوع میانی: پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین و رویکردهای تضمین کیفیت

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم تضمین کیفیت در سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 2. چرا کیفیت پایپ‌لاین‌های ML حیاتی است
  • 3. تفاوت QA سنتی و QA در یادگیری ماشین
  • 4. چارچوب اصول تضمین کیفیت ML
  • 5. مرور چرخه حیات پایپ‌لاین ML از دید تضمین کیفیت
  • 6. ارزیابی کیفیت داده‌های ورودی
  • 7. شناسایی و پاک‌سازی داده‌های نویزی
  • 8. مدیریت داده‌های ناقص و ناسازگار
  • 9. توزیع داده‌ها و بررسی نمونه‌های آماری
  • 10. کنترل نسخه داده‌ها و تغییرات
  • 11. آزمون اصالت و یکپارچگی داده‌ها
  • 12. بررسی تعادل و نمایندگی بودن مجموعه داده
  • 13. کیفیت داده در مقیاس بزرگ
  • 14. تضمین کیفیت مهندسی ویژگی
  • 15. اعتبارسنجی تبدیلات ویژگی
  • 16. بررسی نشت داده در ویژگی‌ها
  • 17. پایش وابستگی‌های متقاطع ویژگی‌ها
  • 18. مدیریت ویژگی‌های در حال تغییر
  • 19. آزمون مدل‌ها قبل از آموزش
  • 20. ارزیابی عملکرد مدل با معیارهای متعدد
  • 21. آزمون‌های آبی برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 22. بررسی پایداری مدل در برابر نویز
  • 23. تست حساسیت مدل به ورودی‌ها
  • 24. مقایسه مدل‌ها و ارزیابی مدل‌های نسل جدید
  • 25. تعادل بین دقت و سادگی مدل
  • 26. شناسایی سوگیری در مدل‌ها و داده‌ها
  • 27. سنجش عدالت مدل با معیارهای Fairness
  • 28. آزمون عدالت برای گروه‌های مختلف
  • 29. اخلاق در پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 30. حفظ حریم خصوصی و امنیت داده
  • 31. استراتژی‌های آزمون خودکار برای ML
  • 32. آزمون واحد برای اجزای پایپ‌لاین
  • 33. آزمون یکپارچگی اجزای پایپ‌لاین ML
  • 34. آزمون عملکرد و بار
  • 35. آزمون بازگشتی در پایپ‌لاین ML
  • 36. آزمون‌های خاص با ابزارهای ML Testing
  • 37. یکپارچه‌سازی مداوم برای پایپ‌لاین‌های ML
  • 38. تحویل مداوم مدل‌ها
  • 39. خودکارسازی آموزش و ارزیابی مدل
  • 40. مدیریت نسخه مدل
  • 41. خط لوله CI/CD اختصاصی ML
  • 42. ابزارهای MLOps برای تضمین کیفیت
  • 43. استراتژی‌های استقرار امن مدل
  • 44. استقرار سایه‌ای برای ارزیابی مدل
  • 45. آزمون A/B برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 46. پایش عملکرد مدل پس از استقرار
  • 47. نقش بازخورد کاربران در کیفیت مدل
  • 48. تشخیص انحراف داده
  • 49. تشخیص انحراف مفهومی مدل
  • 50. سیستم‌های هشدار و نوتیفیکیشن برای ML
  • 51. داشبوردهای پایش کیفیت ML
  • 52. بازارزنی دوره‌ای مدل‌ها
  • 53. تشخیص افت عملکرد مدل
  • 54. کیفیت زیرساخت پایپ‌لاین ML
  • 55. مقیاس‌پذیری و تحمل خطا در سیستم‌های ML
  • 56. پایش منابع و بهینه‌سازی هزینه
  • 57. دسترسی‌پذیری و پایداری سیستم‌های ML
  • 58. گزارش‌دهی کیفیت و داشبوردهای مدیریتی
  • 59. مستندسازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین
  • 60. حاکمیت مدل و سیاست‌های سازمانی
  • 61. ردیابی و توجیه تصمیمات ML
  • 62. استانداردها و مقررات مرتبط با ML
  • 63. تضمین کیفیت در AutoML
  • 64. کیفیت در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 65. آزمون‌های adversarial و مقاومت مدل
  • 66. تضمین کیفیت در پایپ‌لاین‌های چندمرحله‌ای
  • 67. یکپارچه‌سازی با فرآیندهای توسعه نرم‌افزار
  • 68. بهترین شیوه‌ها و الگوهای صنعتی تضمین کیفیت ML

📚 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.