لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
آموزش مانیتورینگ و عیبیابی عملکرد مدلهای یادگیری ماشین (ML)
- آخرین آپدیت
دانلود Monitoring and Performance Debugging for ML
نکته:
ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:
مدلهای یادگیری ماشین ممکن است پس از استقرار، به دلیل تغییر در توزیع دادهها (Data Drift)، تغییر رفتار کاربران یا نقص در زیرساختها، به طور نامحسوس دچار افت کیفیت شوند که این امر منجر به تصمیمات نادرست و کاهش اعتماد میشود. در دوره «مانیتورینگ و عیبیابی عملکرد برای ML»، شما یاد میگیرید که چگونه از طریق تکنیکهای پیشرفته نظارت و عیبیابی، قابلیت اطمینان و اثربخشی سیستمهای ML در محیط عملیاتی را تضمین کنید.
در ابتدا، اهمیت مانیتورینگ مدل و پیامدهای نادیده گرفتن آن، از جمله مسائلی مانند انحراف پیشبینی (Prediction Skew) و شکستهای خاموش مدل را بررسی خواهید کرد. سپس، روشهای شناسایی و رفع مشکل Data Drift و Concept Drift و همچنین نحوه ادغام سیستمهای مانیتورینگ در خط لولههای (Pipelines) موجود یادگیری ماشین را خواهید آموخت. در نهایت، نحوه پیکربندی سیستمهای ردیابی عملکرد، استفاده از ابزارهای عیبیابی بصری مانند Manifold برای تحلیل رفتار مدل در برشهای مختلف داده و پیادهسازی گزارشهای زمانبندی شده برای بررسیهای دستی عملکرد را فرا میگیرید.
در پایان این دوره، شما مهارتها و دانش لازم برای مانیتورینگ و عیبیابی در سطح صنعتی (Production-grade) را کسب خواهید کرد تا بتوانید سیستمهای یادگیری ماشین قابل اعتماد و با کارایی بالا را در محیطهای واقعی حفظ کنید.
سرفصل ها و درس ها
اهمیت مانیتورینگ مدل
Importance of Model Monitoring
چرا مانیتورینگ مدل اهمیت دارد
Why Model Monitoring Matters
درک مفهوم Data Drift
Understanding Data Drift
چالشهای مانیتورینگ
Monitoring Challenges
تعریف موارد مورد نیاز برای مانیتورینگ
Defining What to Monitor
تکنیکهای مانیتورینگ و بهترین روشها
Monitoring Techniques and Best Practices
آشنایی با مانیتورینگ ML
Introduction to ML Monitoring
ادغام مانیتورینگ در خط لولههای ML
Integrating Monitoring into ML Pipelines
مروری بر ابزارهای عیبیابی بصری
Overview of Visual Debugging Tools
دمو: استفاده از Manifold برای عیبیابی بصری عملکرد
Demo: Manifold for Visual Performance Debugging
سیستمهای ردیابی عملکرد مدل
Model Performance Tracking Systems
مقدمهای بر ردیابی عملکرد مدل
Introduction to Model Performance Tracking
طراحی گزارشهای عملکرد موثر
Designing Effective Performance Reports
ابزارها و فریمورکها
Tools and Frameworks
دمو: پیادهسازی گزارشدهی زمانبندی شده
Demo: Implementing Scheduled Reporting
نمایش نظرات