دوره ردیابی و مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین در توسعه نرم‌افزار همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ردیابی و مدیریت آزمایش‌های یادگیری ماشین در توسعه نرم‌افزار

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و یادگیری ماشین

موضوع میانی: مدیریت و پیاده‌سازی پروژه‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه ای بر ردیابی آزمایش ها در یادگیری ماشین
• 2. اهمیت ردیابی آزمایش ها در چرخه عمر یادگیری ماشین
• 3. اهداف ردیابی آزمایش ها
• 4. انتخاب ابزار مناسب برای ردیابی آزمایش ها
• 5. معرفی ابزارهای محبوب ردیابی آزمایش ها
• 6. نصب و پیکربندی ابزارهای ردیابی
• 7. مفهوم Run در ابزارهای ردیابی
• 8. ثبت پارامترهای مدل
• 9. ثبت معیارهای ارزیابی مدل
• 10. ثبت مصنوعات مدل (Artifacts)
• 11. ثبت لاگ ها و خروجی ها
• 12. ردیابی نسخه کد (Code Versioning)
• 13. ردیابی مجموعه داده ها (Dataset Versioning)
• 14. مدیریت محیط توسعه (Environment Management)
• 15. ردیابی آزمایش های موازی
• 16. مقایسه نتایج آزمایش ها
• 17. تجسم نتایج آزمایش ها
• 18. داشبوردهای ردیابی
• 19. فیلتر کردن و جستجوی آزمایش ها
• 20. سازماندهی آزمایش ها با تگ ها و برچسب ها
• 21. ردیابی مدل های مختلف
• 22. ردیابی تنظیمات هایپرپارامترها
• 23. ردیابی مدل های پیش آموزش دیده
• 24. ردیابی استراتژی های آموزش
• 25. ردیابی تکنیک های منظم سازی (Regularization)
• 26. ردیابی روش های کاهش ابعاد
• 27. ردیابی تکنیک های افزایش داده (Data Augmentation)
• 28. ردیابی معماری های شبکه عصبی
• 29. ردیابی تابع هزینه (Loss Function)
• 30. ردیابی بهینه ساز (Optimizer)
• 31. ردیابی نرخ یادگیری (Learning Rate)
• 32. ردیابی اندازه دسته (Batch Size)
• 33. ردیابی تعداد دوره ها (Epochs)
• 34. ردیابی مدل های Ensemble
• 35. ردیابی تکنیک های توزیع شده
• 36. ردیابی آزمایش ها در مقیاس بزرگ
• 37. ردیابی آزمایش ها با استفاده از GPU
• 38. ردیابی آزمایش ها با استفاده از TPU
• 39. ردیابی آزمایش ها در فضای ابری
• 40. ردیابی آزمایش ها در محیط On-Premise
• 41. ردیابی آزمایش ها با ابزارهای متن باز
• 42. ردیابی آزمایش ها با ابزارهای تجاری
• 43. یکپارچگی با ابزارهای توسعه نرم افزار
• 44. یکپارچگی با ابزارهای CI/CD
• 45. ردیابی آزمایش ها برای بازتولید نتایج
• 46. اهمیت بازتولیدپذیری در علم
• 47. روش های بهبود بازتولیدپذیری
• 48. مستندسازی آزمایش ها
• 49. ایجاد گزارش های خودکار
• 50. مدیریت چرخه عمر مدل (MLOps)
• 51. نقش ردیابی آزمایش ها در MLOps
• 52. استقرار مدل های آماده
• 53. نظارت بر عملکرد مدل های مستقر
• 54. ردیابی تغییرات در داده های ورودی
• 55. ردیابی خطاهای مدل در تولید
• 56. ردیابی امنیت مدل ها
• 57. ردیابی مصرف منابع مدل ها
• 58. ردیابی آزمایش ها برای جلوگیری از Overfitting
• 59. ردیابی آزمایش ها برای جلوگیری از Underfitting
• 60. ردیابی آزمایش ها در پروژه های NLP
• 61. ردیابی آزمایش ها در پروژه های Computer Vision
• 62. ردیابی آزمایش ها در پروژه های Recommendation Systems
• 63. ردیابی آزمایش ها در پروژه های Time Series Forecasting
• 64. ردیابی آزمایش ها در پروژه های Reinforcement Learning
• 65. ردیابی آزمایش ها برای انتخاب بهترین مدل
• 66. ردیابی آزمایش ها برای بهینه سازی هزینه
• 67. ردیابی آزمایش ها برای افزایش سرعت توسعه
• 68. ردیابی آزمایش ها برای همکاری تیمی
• 69. اصول طراحی سیستم های ردیابی
• 70. مقیاس پذیری سیستم های ردیابی
• 71. امنیت داده ها در سیستم های ردیابی
• 72. حریم خصوصی در ردیابی آزمایش ها
• 73. قوانین و مقررات مربوط به داده ها
• 74. استانداردهای صنعتی برای ردیابی
• 75. نقش ردیابی در حسابرسی مدل ها
• 76. ردیابی تغییرات در نیازمندی های پروژه
• 77. ردیابی بازخورد کاربران
• 78. ردیابی آزمایش ها برای تحلیل علل شکست
• 79. ردیابی آزمایش ها برای شناسایی فرصت های بهبود
• 80. ردیابی آزمایش ها برای مدیریت دانش
• 81. آموزش تیم ها در خصوص ردیابی
• 82. ایجاد فرهنگ ردیابی در سازمان
• 83. آینده ردیابی آزمایش ها در یادگیری ماشین
• 84. نوآوری های جدید در ابزارهای ردیابی
• 85. هوش مصنوعی در فرآیند ردیابی
• 86. یادگیری ماشین برای بهینه سازی ردیابی
• 87. ردیابی خودکار معماری مدل
• 88. ردیابی خودکار هایپرپارامترها
• 89. ردیابی خودکار مجموعه داده ها
• 90. ردیابی خودکار معیارهای ارزیابی
• 91. ردیابی خودکار مصنوعات مدل
• 92. جمع بندی و نکات کلیدی ردیابی آزمایش ها
• 93. گام های بعدی در مدیریت پروژه های یادگیری ماشین
• 94. پیاده سازی موفقیت آمیز ردیابی آزمایش ها
• 95. توسعه پایدار در یادگیری ماشین
• 96. خاتمه دوره آموزشی