اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی مدیریت و مهندسی ویژگی در خطوط لوله یادگیری ماشین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره مدیریت و مهندسی ویژگی در خطوط لوله یادگیری ماشین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی داده برای یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر مدیریت ویژگی در یادگیری ماشین
• 2. اهمیت ویژگی‌ها در مدل‌های یادگیری ماشین
• 3. چرخه حیات ویژگی در پروژه‌های ML
• 4. چالش‌های مهندسی ویژگی در مقیاس بزرگ
• 5. معماری یکپارچه در مقابل معماری ماژولار
• 6. مفهوم فروشگاه ویژگی (Feature Store)
• 7. مزایای استفاده از فروشگاه ویژگی
• 8. مقایسه فروشگاه ویژگی با رویکردهای سنتی
• 9. اصول طراحی فروشگاه ویژگی
• 10. اجزای کلیدی یک فروشگاه ویژگی
• 11. ذخیره‌سازی ویژگی‌ها: پایگاه داده‌های نسل جدید
• 12. مدیریت متادیتای ویژگی‌ها
• 13. کنترل نسخه ویژگی‌ها
• 14. قابلیت کشف و جستجوی ویژگی‌ها
• 15. اشتراک‌گذاری و همکاری در تیم‌های ML
• 16. خدمات‌دهی ویژگی‌ها (Feature Serving)
• 17. استنتاج دسته‌ای (Batch Inference)
• 18. استنتاج آنی (Online Inference)
• 19. تأخیر و توان عملیاتی در خدمات‌دهی ویژگی
• 20. نکات فنی در طراحی API خدمات‌دهی
• 21. استفاده از ویژگی‌ها در آموزش مدل
• 22. استفاده از ویژگی‌ها در ارزیابی مدل
• 23. استفاده از ویژگی‌ها در استنتاج مدل
• 24. همگام‌سازی ویژگی‌ها بین آموزش و استنتاج
• 25. چالش‌های همگام‌سازی داده‌ها
• 26. راه‌حل‌های مدیریت ناسازگاری داده‌ها
• 27. استفاده از ویژگی‌های مهندسی‌شده
• 28. اهمیت بازتولیدپذیری در ML
• 29. اهمیت قابلیت اطمینان در ML
• 30. مستندسازی ویژگی‌ها
• 31. کیفیت داده‌ها و ویژگی‌ها
• 32. پاکسازی و اعتبارسنجی ویژگی‌ها
• 33. شناسایی و مدیریت مقادیر پرت
• 34. مهندسی ویژگی برای داده‌های طبقه‌بندی‌شده
• 35. مهندسی ویژگی برای داده‌های عددی
• 36. مهندسی ویژگی برای داده‌های متنی
• 37. مهندسی ویژگی برای داده‌های زمانی
• 38. تبدیل ویژگی‌ها (Feature Transformation)
• 39. نرمال‌سازی و استانداردسازی ویژگی‌ها
• 40. کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای (Categorical Encoding)
• 41. تکنیک‌های کاهش ابعاد ویژگی‌ها
• 42. انتخاب ویژگی (Feature Selection)
• 43. روش‌های مبتنی بر فیلتر
• 44. روش‌های مبتنی بر wrapper
• 45. روش‌های مبتنی بر embedded
• 46. مهندسی ویژگی خودکار (Automated Feature Engineering)
• 47. پلتفرم‌های فروشگاه ویژگی
• 48. مقایسه پلتفرم‌های تجاری
• 49. مقایسه پلتفرم‌های متن‌باز
• 50. پیاده‌سازی فروشگاه ویژگی با استفاده از ابزارهای متن‌باز
• 51. استقرار فروشگاه ویژگی در محیط تولید
• 52. امنیت در فروشگاه ویژگی
• 53. حریم خصوصی داده‌ها در فروشگاه ویژگی
• 54. مدیریت دسترسی به ویژگی‌ها
• 55. نظارت بر عملکرد فروشگاه ویژگی
• 56. مقیاس‌پذیری فروشگاه ویژگی
• 57. مدیریت هزینه‌ها در فروشگاه ویژگی
• 58. ملاحظات سازمانی برای پیاده‌سازی فروشگاه ویژگی
• 59. تغییر فرهنگ در تیم‌های ML
• 60. نقش مدیران محصول در فروشگاه ویژگی
• 61. آینده فروشگاه‌های ویژگی
• 62. روندهای نوظهور در مدیریت ویژگی
• 63. یادگیری تقویتی و فروشگاه ویژگی
• 64. فروشگاه ویژگی برای مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 65. فروشگاه ویژگی برای مدل‌های بینایی ماشین
• 66. فروشگاه ویژگی برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 67. فروشگاه ویژگی برای تشخیص تقلب
• 68. فروشگاه ویژگی برای پیش‌بینی تقاضا
• 69. فروشگاه ویژگی برای تحلیل ریسک
• 70. فروشگاه ویژگی برای سلامت دیجیتال
• 71. مطالعه موردی: پیاده‌سازی فروشگاه ویژگی در یک شرکت فناوری
• 72. مطالعه موردی: چالش‌ها و درس‌های آموخته‌شده
• 73. کارگاه عملی: طراحی یک فروشگاه ویژگی ساده
• 74. کارگاه عملی: پیاده‌سازی خدمات‌دهی ویژگی
• 75. کارگاه عملی: ادغام فروشگاه ویژگی با خط لوله ML
• 76. کارگاه عملی: استفاده از ویژگی‌های مهندسی‌شده در مدل
• 77. مبانی حقوقی و شرعی استفاده از داده‌ها در ایران
• 78. مقررات بانک مرکزی در خصوص رمزارزها و داده‌ها
• 79. استانداردهای حریم خصوصی در جمهوری اسلامی ایران
• 80. ملاحظات اخلاقی در مهندسی ویژگی
• 81. ارتباط با مقررات ملی حفاظت از داده‌ها
• 82. حفاظت از داده‌ها در سیستم‌های یادگیری ماشین
• 83. ملاحظات شرعی در تحلیل داده‌ها
• 84. حلال بودن داده‌های مورد استفاده
• 85. رویکرد اسلامی به مهندسی ویژگی
• 86. تطابق با قوانین نظام بانکی بدون ربا
• 87. کاربرد اصول اسلامی در مدیریت داده
• 88. اصول فقهی در حوزه داده و اطلاعات
• 89. حفظ کرامت انسانی در پردازش داده‌ها
• 90. احترام به حقوق مالکان داده‌ها
• 91. شفافیت در استفاده از داده‌ها
• 92. مسئولیت‌پذیری در مدیریت داده‌ها
• 93. ضوابط شرعی در استفاده از هوش مصنوعی
• 94. چارچوب فقهی برای داده‌های حساس
• 95. تدوین سیاست‌های داده در چارچوب شرعی
• 96. تأمین امنیت و محرمانگی داده‌ها
• 97. ملاحظات شرعی در خدمات‌دهی ویژگی
• 98. مدیریت تضاد منافع در داده‌ها
• 99. پاسخگویی در قبال خطاهای مدل
• 100. فرهنگ‌سازی در خصوص استفاده صحیح از داده