آموزش سریع یادگیری ماشین با Databricks - آخرین آپدیت

ماژول ۱: ردیابی MLflow و ثبت آزمایش‌ها MODULE 1: MLflow Tracking & Experiment Logging

• چرا ردیابی آزمایش‌ها توسعه ML را متحول می‌کند Why Experiment Tracking Transforms ML Development

• اجزای MLflow و معماری ردیابی MLflow Components and Tracking Architecture

• راه‌اندازی ردیابی آزمایش‌های MLflow Setting Up MLflow Experiment Tracking

ماژول ۲: تحلیل AutoML و انتخاب مدل MODULE 2: AutoML Analysis & Model Selection

• اجرای آزمایش‌های AutoML در Databricks Running AutoML Experiments in Databricks

ماژول ۳: استقرار مدل و ارزیابی نقاط پایانی MODULE 3: Model Deployment & Endpoint Evaluation

• شکست مدل‌ها در تولید: زمانی که استقرار با خطا مواجه می‌شود Production Model Failures: When Deployments Go Wrong

• معماری سرویس‌دهی مدل و ملاحظات محیط تولید Model Serving Architecture and Production Considerations

• استقرار مدل‌ها در نقاط پایانی سرویس‌دهی Deploying Models to Serving Endpoints

• تست عملکرد و اعتبارسنجی نقطه پایانی Performance Testing and Endpoint Validation