آموزش استقرار و ارزیابی موثر مدل‌های بینایی ماشین - آخرین آپدیت

دانلود Deploy & Evaluate Vision Models Effectively

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: در این دوره عملی، شما یاد می‌گیرید که چگونه مدل‌های بینایی ماشین را از محیط نوت‌بوک به دنیای واقعی منتقل کنید. شما یک خط لوله استنتاج (Inference Pipeline) جامع می‌سازید، آن را در قالب یک API بازتولیدپذیر بسته‌بندی می‌کنید و عملکرد آن را با استفاده از معیارهای دقت (Precision)، فراخوانی (Recall) و میانگین دقت متوسط (mAP) ارزیابی می‌نمایید. همچنین، تحلیل خطاها، دسته‌بندی نتایج بر اساس شرایط و انتقال بینش‌های فنی را مشابه یک مهندس حرفه‌ای MLOps تمرین خواهید کرد. در پایان، شما آماده خواهید بود تا مدل‌های بینایی ماشین را مستقر کرده، ارزیابی نمایید و آن‌ها را به صورت تکرارشونده بهبود ببخشید تا تیمی قابل اعتماد ایجاد کنید.

سرفصل ها و درس ها

استقرار و ارزیابی موثر مدل‌های بینایی ماشین Deploy & Evaluate Vision Models Effectively

خوش‌آمدگویی: از فایل مدل تا API دنیای واقعی Welcome: From Model File to Real-World API
از نوت‌بوک تا API: ساخت خط لوله استنتاج From Notebook to API: Building the Inference Pipeline
کانتینری‌سازی، انتشار و تست مدل Containerize, Expose, and Test Your Model
خوش‌آمدگویی: داستان واقعی پشت امتیازات مدل Welcome: The Real Story Behind Model Scores
دقت، فراخوانی و mAP: معنای واقعی عملکرد Precision, Recall, and mAP: What Performance Really Means
یافتن علت: تحلیل خطا در عمل Finding the Why: Error Analysis in Action
تبریک و مسیر یادگیری مستمر Congratulations and Continuous Learning Journey