آموزش اتوماسیون، تحلیل و ارزیابی آزمایش‌های یادگیری ماشین (ML) - آخرین آپدیت

ماژول ۱: اهمیت ویژگی‌ها و تحلیل سوگیری Module 1: Feature Importance & Bias Analysis

• چرا تفسیرپذیری مدل، تعیین‌کننده اعتماد و عدالت است Why Model Interpretability Determines Trust and Fairness

• درک SHAP و LIME برای تعیین اهمیت ویژگی‌ها Understanding SHAP and LIME for Feature Importance

• تولید نمودارهای SHAP و تفسیر مشارکت ویژگی‌ها Generating SHAP Plots and Interpreting Feature Contributions

ماژول ۲: ارزیابی تأثیر تست A/B Module 2: A/B Testing Impact Evaluation

• چرا آزمایش‌های کنترل‌شده، تصمیمات ML را از فرض به شواهد تبدیل می‌کنند Why Controlled Experiments Transform ML Decisions from Assumptions to Evidence

• اصول تست A/B برای ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین A/B Testing Fundamentals for ML Model Evaluation

ماژول ۳: توسعه چارچوب آزمایشگاهی Module 3: Experimentation Framework Development

• اجزای معماری چارچوب‌های آزمایشگاهی ML Architecture Components of ML Experimentation Frameworks

• ساخت سیستم ردیابی آزمایش‌ها با MLflow Building an Experiment Tracking System with MLflow