آموزش مدل مستمر با جریان های داده در حال تحول

Continuous Model Training with Evolving Data Streams

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در دنیای پر سرعت علم داده، به روز نگه داشتن مدل های یادگیری ماشینی شما یک کار بی پایان است. داده ها هرگز برای مدت طولانی ثابت نمی مانند! در این دوره، آموزش مدل مستمر با جریان های داده در حال تحول، شما توانایی حفظ مدل های دقیق را به دست خواهید آورد، مهم نیست که داده ها چقدر تغییر کنند. ابتدا، با بررسی موضوعاتی مانند دریفت مفهومی و جابجایی داده، بررسی خواهید کرد که چرا آموزش مداوم بسیار مهم است. در مرحله بعد، استراتژی‌های مختلفی برای انطباق مداوم مدل‌ها، از جمله تکنیک‌های یادگیری دسته‌ای و آموزش افزایشی، برای کمک به تکامل مدل‌های خود با رسیدن داده‌های جدید، کشف خواهید کرد. در نهایت، چارچوب‌های بازآموزی مدل را بررسی خواهید کرد، از خطوط لوله خودکار و حلقه‌های بازخورد برای ادغام بینش‌های دنیای واقعی در تنظیمات مدل در حال انجام استفاده می‌کنید. وقتی این دوره را به پایان رساندید، مهارت ها و دانش آموزش مداوم مورد نیاز برای حفظ مدل های یادگیری ماشینی خود را در اوج عملکرد و سازگاری با داده های جدید خواهید داشت.

سرفصل ها و درس ها

بررسی اجمالی دوره Course Overview

  • بررسی اجمالی دوره Course Overview

چرا آموزش مدل مستمر؟ Why Continuous Model Training?

  • وقتی مدل‌های یادگیری ماشینی نمی‌توانند سازگار شوند When Machine Learning Models Fail to Adapt

  • نسخه ی نمایشی: چگونه در عملکرد مدل تاثیر توزیع داده ها تغییر می کند Demo: How Changes in Data Distribution Impact Model Performance

  • راه حل: آموزش مدل مستمر The Solution: Continuous Model Training

  • راهبردهای یادگیری مستمر Strategies for Continuous Learning

  • نسخه ی نمایشی: پیاده سازی یادگیری افزایشی با استفاده از پایتون Demo: Implementing Incremental Learning Using Python

چارچوب، ارزیابی و بازخورد Frameworks, Evaluation, and Feedback

  • چارچوب‌هایی برای ارزیابی و راه‌اندازی بازآموزی مدل Frameworks for Evaluating and Triggering Model Retraining

  • نسخه ی نمایشی: راه اندازی یک خط لوله بازآموزی مدل پایه Demo: Setting up a Basic Model Retraining Pipeline

  • کار با بازخورد دنیای واقعی Working with Real-world Feedback

نمایش نظرات

آموزش مدل مستمر با جریان های داده در حال تحول
جزییات دوره
29m
9
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
2
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Amber Israelsen Amber Israelsen

امبر از اوایل دهه 2000 توسعه دهنده نرم افزار و مربی فنی بوده است. وی دارای گواهینامه های AWS و انواع فن آوری های مایکروسافت است. در سالهای اخیر ، وی به تدریس دانش آموزان در سراسر جهان بر روی AWS ، Azure ، Dynamics 365 ، SharePoint و ASP.NET تمرکز کرده است. وی همچنین با تخصص خود در ارتباطات تصویری ، تجربه کاربر و مهارتهای شغلی/شغلی ، برای جبران شکاف بین توسعه دهندگان ، طراحان و تجار تلاش می کند.