کتاب تست فنی خودکار برای Machine Learning (ML) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب تست فنی خودکار برای Machine Learning (ML)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: تست نرم‌افزار**

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

• 1. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین
• 2. مقدمه‌ای بر تست نرم‌افزار
• 3. اهمیت تست در چرخه حیات یادگیری ماشین
• 4. مقدمه‌ای بر تست خودکار
• 5. نقش تست خودکار در پروژه‌های یادگیری ماشین
• 6. انواع تست نرم‌افزار
• 7. انواع تست برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 8. اهداف تست فنی خودکار ML
• 9. اصول مهندسی کیفیت در ML
• 10. تعریف سناریوهای تست برای ML
• 11. مستندسازی نیازمندی‌های تست ML
• 12. تعریف معیارهای موفقیت در تست ML
• 13. تفاوت تست سنتی و تست ML
• 14. چالش‌های تست مدل‌های ML
• 15. چالش‌های تست داده‌های ML
• 16. چالش‌های تست کد ML
• 17. چالش‌های تست مدل‌های یادگیری عمیق
• 18. چالش‌های تست مدل‌های یادگیری تقویتی
• 19. انتخاب ابزار مناسب برای تست خودکار ML
• 20. معرفی فریم‌ورک‌های تست خودکار Python
• 21. معرفی Pytest برای تست ML
• 22. معرفی Unittest برای تست ML
• 23. معرفی Selenium برای تست UI مدل‌های ML
• 24. معرفی Docker برای محیط تست ML
• 25. اصول مهندسی نرم‌افزار در توسعه ML
• 26. استانداردهای کدنویسی برای پروژه‌های ML
• 27. مدیریت ورژن کد برای پروژه‌های ML
• 28. مقدمه‌ای بر تست واحد (Unit Testing)
• 29. تست واحد توابع پردازش داده
• 30. تست واحد توابع پیش‌پردازش داده
• 31. تست واحد توابع پاکسازی داده
• 32. تست واحد توابع مهندسی ویژگی
• 33. تست واحد الگوریتم‌های یادگیری ماشین
• 34. تست واحد مدل‌های رگرسیون
• 35. تست واحد مدل‌های طبقه‌بندی
• 36. تست واحد مدل‌های خوشه‌بندی
• 37. تست واحد مدل‌های کاهش ابعاد
• 38. تست واحد توابع ارزیابی مدل
• 39. تست واحد توابع ذخیره و بارگذاری مدل
• 40. مقدمه‌ای بر تست یکپارچگی (Integration Testing)
• 41. تست یکپارچگی ماژول‌های پیش‌پردازش و مدل
• 42. تست یکپارچگی ماژول‌های مدل و پیش‌بینی
• 43. تست یکپارچگی APIهای مدل ML
• 44. تست یکپارچگی پایگاه داده داده‌های ML
• 45. تست یکپارچگی سیستم‌های بیرونی با مدل ML
• 46. مقدمه‌ای بر تست پذیرش (Acceptance Testing)
• 47. تست پذیرش سناریوهای کاربر نهایی
• 48. تست پذیرش مبتنی بر داده‌های واقعی
• 49. تست پذیرش مبتنی بر معیارهای کسب و کار
• 50. تست پذیرش A/B Testing برای مدل‌های ML
• 51. مقدمه‌ای بر تست عملکرد (Performance Testing)
• 52. تست بار (Load Testing) مدل‌های ML
• 53. تست استرس (Stress Testing) مدل‌های ML
• 54. تست تأخیر (Latency Testing) مدل‌های ML
• 55. تست مقیاس‌پذیری (Scalability Testing) مدل‌های ML
• 56. تست مصرف حافظه (Memory Usage Testing) مدل‌های ML
• 57. تست مصرف CPU (CPU Usage Testing) مدل‌های ML
• 58. مقدمه‌ای بر تست امنیت (Security Testing)
• 59. تست نفوذ (Penetration Testing) برای مدل‌های ML
• 60. تست حمله Adversarial برای مدل‌های ML
• 61. تست حریم خصوصی داده‌ها (Data Privacy Testing)
• 62. تست امنیتی APIهای مدل ML
• 63. مقدمه‌ای بر تست استحکام (Robustness Testing)
• 64. تست حساسیت (Sensitivity Testing) مدل‌های ML
• 65. تست نویز (Noise Injection Testing) در داده‌ها
• 66. تست داده‌های پرت (Outlier Testing)
• 67. تست خطا در داده‌های ورودی
• 68. مقدمه‌ای بر تست قابلیت توضیح‌پذیری (Explainability Testing)
• 69. تست LIME و SHAP برای مدل‌های ML
• 70. تست اهمیت ویژگی‌ها (Feature Importance Testing)
• 71. تست پیش‌بینی‌های مدل در سناریوهای مرزی
• 72. مقدمه‌ای بر تست انحراف (Drift Testing)
• 73. تست انحراف داده (Data Drift Testing)
• 74. تست انحراف مفهوم (Concept Drift Testing)
• 75. تست انحراف مدل (Model Drift Testing)
• 76. استراتژی‌های تشخیص انحراف
• 77. مقدمه‌ای بر تست قابلیت تکرار (Reproducibility Testing)
• 78. تست قابلیت تکرار آموزش مدل
• 79. تست قابلیت تکرار پیش‌بینی مدل
• 80. تست قابلیت تکرار نتایج ارزیابی
• 81. مقدمه‌ای بر CI/CD برای ML
• 82. پیاده‌سازی CI/CD برای پروژه‌های ML
• 83. تست خودکار در پایپ‌لاین CI/CD
• 84. استراتژی‌های انتشار مدل ML
• 85. نظارت بر مدل‌های ML در محیط عملیاتی
• 86. تست A/B/n در محیط عملیاتی
• 87. تست انحراف در محیط عملیاتی
• 88. تست بازگشت (Rollback Testing) مدل‌های ML
• 89. مدیریت انحراف و بازآموزی مدل
• 90. اصول MLOps
• 91. نقش تست در MLOps
• 92. ابزارهای MLOps برای تست خودکار
• 93. بهبود مداوم فرآیندهای تست ML
• 94. مطالعات موردی تست خودکار ML
• 95. آینده تست خودکار برای ML
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 97. ابزارها و فریم‌ورک‌های تست خودکار برای یادگیری ماشین
• 98. پیاده‌سازی تست‌های خودکار در خط لوله CI/CD یادگیری ماشین
• 99. شاخص‌های ارزیابی و معیارهای موفقیت برای تست‌های ML
• 100. تست‌های A/B و مقایسه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs