آموزش اتوماسیون، اعتبارسنجی و ارتقای ایمن مدل‌های یادگیری ماشین (ML) - آخرین آپدیت

ماژول ۱: تحلیل گلوگاه‌های عملکرد خط لوله Module 1: Analyze Pipeline Performance Bottlenecks

• چرا تشخیص عملکرد، MLOps قابل‌اطمینان را از سیستم‌های شکننده جدا می‌کند Why Performance Diagnosis Separates Reliable from Fragile MLOps

• بررسی لاگ‌های MLflow برای شناسایی الگوهای عملکردی Navigating MLflow Logs to Identify Performance Patterns

• تحلیل سیستماتیک مراحل Spark برای شناسایی گلوگاه‌ها Systematic Spark Stage Analysis for Bottleneck Detection

ماژول ۲: ارزیابی انطباق CI/CD و ایمنی بازگشت Module 2: Evaluate CI/CD Compliance and Rollback Safety

• چرا انطباق با حاکمیت AI، MLOps پایدار را از سیستم‌های شکننده جدا می‌کند Why AI Governance Compliance Separates Sustainable from Fragile MLOps

• چارچوب‌های حاکمیت هوش مصنوعی مسئولانه و اصول یکپارچه‌سازی CI/CD Responsible AI Governance Frameworks and CI/CD Integration Principles

• ارزیابی سیستماتیک گردش‌کارهای GitHub Actions برای انطباق با حاکمیت AI Systematic GitHub Actions Workflow Evaluation for AI Governance Compliance

ماژول ۳: ایجاد خط لوله‌های بازآموزی خودکار Module 3: Create Automated Retraining Pipelines

• چرا اتوماسیون هوشمند، سیستم‌های ML سازگار را از سیستم‌های شکننده جدا می‌کند Why Intelligent Automation Separates Adaptive from Fragile ML Systems

• روش‌های تشخیص رانش داده‌ها و معماری محرک‌های خودکار Data Drift Detection Methods and Automated Trigger Architecture

• ساخت سیستم‌های تشخیص رانش PSI آماده برای محیط عملیاتی Building Production-Ready PSI Drift Detection Systems