آموزش پلتفرم‌های ابری برای یادگیری ماشین: استقرار در AWS، Azure و GCP - آخرین آپدیت

سرویس‌های ML در AWS AWS ML Services

• نقش‌ها و مسیرهای شغلی مهندس Cloud ML Cloud ML Engineer Roles and Pathways

• روندهای صنعت در Cloud ML Industry Trends in Cloud ML

• مهارت‌ها و گواهینامه‌ها Skills and Certifications

• مروری بر سرویس‌های AI/ML در AWS Overview of AWS AI/ML Services

• قابلیت‌های SageMaker SageMaker Capabilities

• یادگیری ماشین بدون سرور با AWS Lambda Serverless ML with AWS Lambda

• استقرار مدل‌ها به عنوان Endpoints Deploying Models as Endpoints

• مقیاس‌پذیری خودکار برای استنتاج Autoscaling for Inference

• تست و مانیتورینگ نقاط انتهایی Testing and Monitoring Endpoints

• مفاهیم ETL در AWS ETL Concepts in AWS

• استفاده از AWS Glue برای آماده‌سازی داده‌ها Using AWS Glue for Data Preparation

• اتوماسیون به‌روزرسانی مجموعه‌داده‌ها Automating Dataset Updates

سرویس‌های ML در Azure Azure ML Services

• کار با Azure ML Studio Navigating Azure ML Studio

• مدیریت مجموعه‌داده‌ها Dataset Management

• آموزش مدل‌ها در Studio Training Models in Studio

• مقدمه‌ای بر ML بدون سرور Introduction to Serverless ML

• ایجاد Azure Functions برای استنتاج Creating Azure Functions for Inference

• مانیتورینگ و مقیاس‌بندی Monitoring and Scaling

• مروری بر Cognitive Services Overview of Cognitive Services

• استفاده از APIهای NLP و Vision Using NLP and Vision APIs

• ترکیب مدل‌های سفارشی و Cognitive Combining Cognitive and Custom Models

سرویس‌های ML در گوگل کلاود Google Cloud ML Services

• مقدمه‌ای بر Vertex AI Introduction to Vertex AI

• جریان‌های کاری آموزش و استقرار Training and Deployment Workflows

• مانیتورینگ و متادیتا Monitoring and Metadata

• ساخت مدل‌ها با استفاده از SQL Building Models with SQL

• ارزیابی عملکرد مدل Evaluating Model Performance

• یکپارچه‌سازی با ابزارهای BI Integrating with BI Tools

• استنتاج ML رویداد-محور Event-Driven ML Inference

• استقرار مدل‌های سبک Deploying Lightweight Models

• تست و مانیتورینگ توابع Testing and Monitoring Functions

مقایسه و انتخاب پلتفرم‌ها Comparing and Choosing Platforms

• تعریف معیارهای ارزیابی Defining Evaluation Criteria

• تحلیل برابری ویژگی‌ها Analyzing Feature Parity

• یکپارچگی و وابستگی به تامین‌کننده Integration and Vendor Lock-In

• درک مدل‌های قیمت‌گذاری Understanding Pricing Models

• مقیاس‌بندی برای بارهای استنتاج Scaling for Inference Loads

• ابزارهای شبیه‌ساز هزینه Cost Simulation Tools

• سرویس‌های ML مدیریت‌شده در مقابل سفارشی Managed vs. Custom ML Services

• سناریوهای یکپارچه‌سازی Integration Scenarios

• ارائه توصیه‌های نهایی برای انتخاب پلتفرم Presenting Platform Recommendations