آموزش مبانی مهندسی یادگیری ماشین - آخرین آپدیت

گردش کار یادگیری ماشین The Machine Learning Workflow

• بررسی کلی یادگیری ماشین Machine Learning Overview

• جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها Data Collection and Preparation

• توسعه و آموزش مدل Model Development and Training

• استقرار و نظارت Deployment and Monitoring

• تکرارپذیری: نسخه‌بندی مدل و ردیابی آزمایش‌ها Reproducibility: Model Versioning and Experiment Tracking

چالش‌های مهندسی یادگیری ماشین Challenges in Machine Learning Engineering

• انتظارات از عملکرد مدل Performance Expectations

• مهندسی ویژگی‌ها برای بهبود عملکرد مدل Feature Engineering to Improve Model Performance

• توضیح‌پذیری و سوگیری Explainability and Bias

• مدیریت رانش داده‌ها و افت کیفیت Handling Drift and Degradation