دوره پایش عملکرد مدل و کیفیت داده در AWS همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش عملکرد مدل و کیفیت داده در AWS

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی یادگیری ماشین

موضوع میانی: مهندسی و عملیاتی‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. اهمیت پایش در چرخه حیات مدل
• 3. معیارهای کلیدی برای پایش عملکرد مدل
• 4. انواع داده‌های مورد نیاز برای پایش
• 5. جمع‌آوری و ذخیره‌سازی داده‌های پایش
• 6. ابزارهای AWS برای پایش مدل
• 7. Amazon SageMaker Model Monitor: معرفی
• 8. پایش انحراف داده (Data Drift)
• 9. تشخیص انحراف در داده‌های ورودی
• 10. تشخیص انحراف در داده‌های خروجی
• 11. تشخیص انحراف در توزیع ویژگی‌ها
• 12. تنظیم آستانه‌های هشدار برای انحراف داده
• 13. مدیریت انحراف داده و بازآموزی مدل
• 14. پایش انحراف مفهوم (Concept Drift)
• 15. تشخیص انحراف در رابطه بین ویژگی‌ها و هدف
• 16. تفاوت انحراف داده و انحراف مفهوم
• 17. تأثیر انحراف مفهوم بر عملکرد مدل
• 18. راهکارهای مقابله با انحراف مفهوم
• 19. پایش کیفیت داده‌های ورودی
• 20. معیارهای کیفیت داده: دقت، کامل بودن، سازگاری
• 21. شناسایی داده‌های نامعتبر و ناقص
• 22. اعتبارسنجی داده‌ها در زمان اجرا
• 23. مدیریت داده‌های با کیفیت پایین
• 24. پایش کیفیت داده‌های برچسب‌گذاری شده
• 25. اهمیت برچسب‌گذاری دقیق در پایش
• 26. روش‌های ارزیابی کیفیت برچسب‌ها
• 27. مدیریت داده‌های برچسب‌گذاری شده نادرست
• 28. پایش عملکرد مدل در طول زمان
• 29. معیارهای ارزیابی مدل: دقت، صحت، یادآوری
• 30. پایش معیارهای ارزیابی در محیط عملیاتی
• 31. نمودارهای عملکرد مدل و روندها
• 32. شناسایی کاهش تدریجی عملکرد
• 33. پایش ناهنجاری‌ها در پیش‌بینی‌های مدل
• 34. تشخیص الگوهای غیرعادی در خروجی مدل
• 35. تحلیل علل ناهنجاری‌ها
• 36. اقدامات اصلاحی پس از شناسایی ناهنجاری
• 37. استفاده از SageMaker Model Monitor برای پایش
• 38. پیکربندی مانیتور داده
• 39. تعریف قوانین پایش
• 40. اجرای مانیتور داده
• 41. تحلیل گزارش‌های مانیتور داده
• 42. تنظیم هشدارهای SageMaker
• 43. یکپارچه‌سازی با Amazon CloudWatch
• 44. پایش لاگ‌ها و متریک‌های سفارشی
• 45. تنظیم داشبوردهای نظارتی
• 46. پایش هزینه‌های پایش مدل
• 47. بهینه‌سازی منابع مورد استفاده برای پایش
• 48. مدیریت چرخه عمر مدل و بازآموزی
• 49. استراتژی‌های بازآموزی مدل
• 50. زمان‌بندی بازآموزی بر اساس پایش
• 51. فرآیند خودکار بازآموزی مدل
• 52. ارزیابی مدل‌های بازآموزی شده
• 53. استقرار مدل‌های جدید و جایگزینی مدل‌های قدیمی
• 54. پایش مدل‌های چندگانه
• 55. مقایسه عملکرد مدل‌های مختلف
• 56. انتخاب بهترین مدل برای استقرار
• 57. پایش امنیت مدل‌ها و داده‌ها
• 58. حفاظت از مدل‌ها در برابر دستکاری
• 59. امنیت داده‌های مورد استفاده برای پایش
• 60. استانداردهای حاکمیت داده در پایش
• 61. مستندسازی فرآیندهای پایش
• 62. بهبود مداوم فرآیندهای پایش
• 63. نقش مهندس یادگیری ماشین در پایش
• 64. همکاری با تیم‌های عملیاتی و توسعه
• 65. یادگیری از بازخوردها و بهبود مدل‌ها
• 66. پایش مدل‌های تشخیص تصویر
• 67. پایش مدل‌های پردازش زبان طبیعی
• 68. پایش مدل‌های سیستم‌های توصیه‌گر
• 69. پایش مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
• 70. پایش مدل‌های یادگیری تقویتی
• 71. پایش مدل‌های یادگیری بدون نظارت
• 72. کاربرد پایش در مدل‌های یادگیری امن
• 73. پایش مدل‌های تشخیص تقلب
• 74. پایش مدل‌های تشخیص نفوذ
• 75. پایش مدل‌های تحلیل احساسات
• 76. پایش مدل‌های ترجمه ماشینی
• 77. پایش مدل‌های تولید متن
• 78. پایش مدل‌های تشخیص اشیاء
• 79. پایش مدل‌های تقسیم‌بندی تصاویر
• 80. پایش مدل‌های تشخیص لبه
• 81. پایش مدل‌های تحلیل داده‌های سلامت
• 82. پایش مدل‌های پیش‌بینی بیماری
• 83. پایش مدل‌های تشخیص پزشکی
• 84. پایش مدل‌های مدیریت منابع
• 85. پایش مدل‌های بهینه‌سازی زنجیره تأمین
• 86. پایش مدل‌های پیش‌بینی تقاضا
• 87. پایش مدل‌های تشخیص ناهنجاری در صنعت
• 88. پایش مدل‌های نگهداری پیش‌بینانه
• 89. پایش مدل‌های بهینه‌سازی فرآیند
• 90. پایش مدل‌های تشخیص خطا در تولید
• 91. پایش مدل‌های تحلیل ریسک
• 92. پایش مدل‌های پیش‌بینی بازار
• 93. پایش مدل‌های تشخیص کلاهبرداری مالی
• 94. پایش مدل‌های بهینه‌سازی سرمایه‌گذاری
• 95. پایش مدل‌های تشخیص محتوای نامناسب
• 96. پایش مدل‌های تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 97. پایش مدل‌های تشخیص هرزنامه
• 98. پایش مدل‌های تحلیل گفتار
• 99. پایش مدل‌های تشخیص صدا
• 100. پایش مدل‌های تشخیص چهره