آموزش عیب‌یابی کد یادگیری ماشین: اصلاح، ردیابی و ارزیابی - آخرین آپدیت

دانلود Debug ML Code: Fix, Trace & Evaluate

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: سیستم‌های یادگیری ماشین به روش‌هایی دچار خطا می‌شوند که نرم‌افزارهای سنتی با آن‌ها برخورد نمی‌کنند؛ تغییرات داده‌ها، عدم تطابق طرحواره (Schema) و فرضیات مدل، همگی باگ‌های منحصر‌به‌فردی ایجاد می‌کنند. این دوره به شما می‌آموزد که چگونه با استفاده از یک گردش کار ساختاریافته برای عیب‌یابی، این مشکلات را ردیابی، اصلاح و تأیید کنید. شما تست‌های واحد هدفمند خواهید نوشت، ردپای خطا (Stack Traces) و لاگ‌ها را تفسیر خواهید کرد، نقص‌ها را وصله می‌کنید و حل مشکلات را از طریق تست بازگشتی (Regression Testing) تأیید خواهید کرد. هر درس شامل ویدئوهای کوتاه، مطالب خواندنی کاربردی، تمرین‌های عملی و یک آزمایشگاه واقعی بدون نمره است. در پایان، شما یاد می‌گیرید که چگونه شکست‌های ML را به سرعت تشخیص دهید، از بازگشت خطاها جلوگیری کنید، اصلاحات خود را به وضوح گزارش دهید و پایگاه‌های کد قابل اعتمادتری در حوزه یادگیری ماشین بسازید.

سرفصل ها و درس ها

Debug ML Code: Fix, Trace & Evaluate Debug ML Code: Fix, Trace & Evaluate

Welcome: How Testing Helps You Debug ML Faster Welcome: How Testing Helps You Debug ML Faster
Writing Pytest Cases for ML Preprocessing Functions Writing Pytest Cases for ML Preprocessing Functions
Reading Stack Traces: What They Reveal About Your Pipeline Reading Stack Traces: What They Reveal About Your Pipeline
Regression Testing for ML: When Is a Fix Really Fixed? Regression Testing for ML: When Is a Fix Really Fixed?
Congratulations and Continuous Learning Journey Congratulations and Continuous Learning Journey