آموزش ساخت گردش‌کارهای بینایی ماشین و NLP با خط لوله‌های TensorFlow - آخرین آپدیت

مدل‌های بینایی ماشین: آموزش و ارزیابی: ساخت اولین خط لوله ترنسفورمر: توکنایز کردن، جاسازی‌ها و کدگذاری Vision Models: Train and Evaluate: Build Your First Transformer Pipeline: Tokenization, Embeddings, and Encoding

• خوش‌آمدگویی و نحوه یادگیری مدل‌های بینایی ماشین Welcome and How Vision Models Learn

• آموزش یک مدل ViT روی تصاویر بیماری‌های گیاهی Train a ViT on Plant-Disease Images

مدل‌های بینایی ماشین: آموزش و ارزیابی: ارزیابی خروجی‌های مدل با معیارها و بازبینی انسانی Vision Models: Train and Evaluate: Evaluate Model Outputs with Metrics and Human Review

• چرا ارزیابی باعث بهبود مدل می‌شود؟ Why Evaluation Drives Improvement?

ساخت و ارزیابی خط لوله‌های ترنسفورمر NLP: ساخت اولین خط لوله ترنسفورمر: توکنایز کردن، جاسازی‌ها و کدگذاری Build & Evaluate NLP Transformer Pipelines: Build Your First Transformer Pipeline: Tokenization, Embeddings, and Encoding

• خوش‌آمدگویی و آنچه خواهید آموخت Welcome and What You’ll Learn

• توضیح جاسازی‌ها (Embeddings) و انکودرها Embeddings and Encoders Explained

ساخت و ارزیابی خط لوله‌های ترنسفورمر NLP: ارزیابی خروجی‌های مدل با معیارها و بازبینی انسانی Build & Evaluate NLP Transformer Pipelines: Evaluate Model Outputs with Metrics and Human Review

• توضیح امتیازات ROUGE ROUGE Scores Explained

• ارزیابی خلاصه‌ها در عمل Evaluating Summaries in Practice

ساخت و بهینه‌سازی گردش‌کارهای ML در TensorFlow: ساخت یک گردش‌کار جامع TensorFlow Build & Optimize TensorFlow ML Workflows: Build an End-to-End TensorFlow Workflow

• خوش‌آمدگویی: مهندسان ML چگونه گردش‌کارهای TensorFlow را ساختاردهی می‌کنند Welcome: How ML Engineers Structure TensorFlow Workflows

• ضروریات tf.data: خط لوله‌های داده‌ای تمیز، کارآمد و تکرارپذیر tf.data Essentials: Clean, Efficient, Repeatable Data Pipelines

• ترکیب Keras و حلقه‌های آموزش سفارشی: چه زمانی و چرا APIها را ترکیب کنیم Keras + Custom Training Loops: When and Why to Mix APIs

ساخت و بهینه‌سازی گردش‌کارهای ML در TensorFlow: بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها با TensorFlow Lite Build & Optimize TensorFlow ML Workflows: Optimize & Deploy Models with TensorFlow Lite

• چرا استقرار اهمیت دارد: عملکرد به عنوان یک نیاز محصول Why Deployment Matters: Performance as a Product Requirement

• کوانتایزیشن Int8: چگونه و چرا کار می‌کند Int8 Quantization: How and Why It Works

• بنچ‌مارک مدل‌های TFLite: اندازه‌گیری دستاوردهای واقعی Benchmarking TFLite Models: Measuring Real Gains

پروژه: بهینه‌سازی خط لوله‌های بینایی و ترنسفورمر برای ریسک مالی Project: Optimizing Vision and Transformer Pipelines for Financial Risk