کتاب مانیتورینگ و لاگینگ برای یادگیری ماشین (ML)
, ,

کتاب مانیتورینگ و لاگینگ برای یادگیری ماشین (ML)

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000005553 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب مانیتورینگ و لاگینگ برای یادگیری ماشین (ML)

موضوع کلی: برنامه نویسی

موضوع میانی: مانیتورینگ و لاگینگ

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مانیتورینگ در سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 2. مقدمه‌ای بر لاگینگ در سیستم‌های نرم‌افزاری
  • 3. اهمیت مانیتورینگ و لاگینگ در چرخه عمر ML
  • 4. چالش‌های منحصربه‌فرد ML در مانیتورینگ و لاگینگ
  • 5. اهداف اصلی مانیتورینگ و لاگینگ برای ML
  • 6. مفاهیم اساسی: متریک، لاگ، ردیابی (Trace)
  • 7. نقش Observability در MLOps
  • 8. معماری‌های رایج برای مانیتورینگ و لاگینگ ML
  • 9. انواع لاگ‌ها در سیستم‌های ML (داده، مدل، رویداد، خطا)
  • 10. لاگینگ ساختاریافته در برابر لاگینگ غیرساختاریافته
  • 11. فرمت‌های استاندارد برای لاگینگ (JSON, CSV, Protobuf)
  • 12. انتخاب سطح لاگ (Debug, Info, Warning, Error, Critical)
  • 13. Best Practices در کدنویسی لاگ (چه چیزی را لاگ کنیم؟)
  • 14. لاگینگ ورودی و خروجی مدل (Prediction I/O)
  • 15. لاگینگ ویژگی‌ها (Feature Logging)
  • 16. لاگینگ پارامترها و هایپرپارامترهای مدل
  • 17. لاگینگ ورژن مدل و تاریخچه تغییرات
  • 18. لاگینگ خطاهای پیش‌بینی و پردازش داده
  • 19. لاگینگ منابع مصرفی در زمان آموزش و استنتاج
  • 20. لاگینگ رویدادهای مربوط به Lifecycle مدل (استقرار، به‌روزرسانی)
  • 21. سیستم‌های مدیریت لاگ متمرکز (Centralized Logging)
  • 22. پیاده‌سازی لاگینگ توزیع‌شده برای مدل‌های مقیاس‌پذیر
  • 23. لاگینگ در محیط‌های کانتینری (Docker, Kubernetes)
  • 24. لاگینگ در محیط‌های بدون سرور (Serverless)
  • 25. تعریف و اهمیت متریک‌ها در ML
  • 26. انواع متریک‌ها: عملکرد، سلامت، منابع، داده
  • 27. جمع‌آوری متریک‌ها: Push vs. Pull Model
  • 28. ابزارهای جمع‌آوری متریک (Prometheus Exporters)
  • 29. طراحی داشبوردهای مانیتورینگ (برای ML)
  • 30. ایجاد هشدارها (Alerting) بر اساس متریک‌ها
  • 31. مفهوم Service Level Objectives (SLO) و Service Level Indicators (SLI)
  • 32. نظارت بر سلامت سرویس‌های ML (API Uptime, Latency)
  • 33. نظارت بر منابع سخت‌افزاری (CPU, GPU, RAM, Disk I/O)
  • 34. نظارت بر کارایی عملیاتی (Throughput, Latency)
  • 35. مانیتورینگ پایداری زیرساخت ML
  • 36. مانیتورینگ کیفیت داده ورودی
  • 37. تشخیص Data Drift: مفاهیم و اهمیت
  • 38. روش‌های آماری برای تشخیص Data Drift (KS-Test, PSI)
  • 39. تشخیص Concept Drift: مفاهیم و اهمیت
  • 40. تکنیک‌های تشخیص Concept Drift (EDDM, DDM)
  • 41. مانیتورینگ توزیع ویژگی‌ها (Feature Distribution)
  • 42. مانیتورینگ مقادیر از دست رفته (Missing Values)
  • 43. مانیتورینگ Outliers و Anomalies در داده‌ها
  • 44. مانیتورینگ Data Skew و Data Imbalance
  • 45. ابزارهای خودکار برای مانیتورینگ کیفیت داده ML
  • 46. متریک‌های عملکردی برای مدل‌های رگرسیون (MAE, RMSE, R-squared)
  • 47. متریک‌های عملکردی برای مدل‌های طبقه‌بندی (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score)
  • 48. منحنی ROC و AUC در مانیتورینگ
  • 49. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix) برای مانیتورینگ
  • 50. متریک‌های عملکردی برای مدل‌های خوشه‌بندی (Silhouette, Davies-Bouldin)
  • 51. مانیتورینگ Model Drift و اهمیت آن
  • 52. تشخیص Model Drift: مقایسه با Baseline
  • 53. مانیتورینگ پایداری عملکرد مدل در طول زمان
  • 54. مانیتورینگ عملکرد مدل بر روی زیرگروه‌های مختلف داده (Slice & Dice)
  • 55. تشخیص افت عملکرد ناشی از داده‌های جدید
  • 56. مانیتورینگ Overfitting و Underfitting در تولید
  • 57. مانیتورینگ Uncertainty و Confidence پیش‌بینی‌ها
  • 58. مانیتورینگ Latency پیش‌بینی و زمان پاسخ‌دهی
  • 59. مانیتورینگ throughput سرویس‌های استنتاج
  • 60. مانیتورینگ Explainability مدل‌ها (LIME, SHAP در تولید)
  • 61. مانیتورینگ Fairness و Bias در مدل‌های ML
  • 62. تشخیص و هشداردهی بر مبنای تغییرات Bias
  • 63. مانیتورینگ خطاهای خاص ML (مانند NaN در خروجی)
  • 64. مانیتورینگ زمان آموزش و ارزیابی مدل
  • 65. مانیتورینگ مصرف منابع در زمان آموزش مدل
  • 66. تحلیل Root Cause Analysis (RCA) با استفاده از لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 67. AIOps و کاربرد آن در مانیتورینگ ML
  • 68. استفاده از یادگیری ماشین برای تشخیص ناهنجاری در لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 69. تشخیص Patterns در لاگ‌ها برای بینش عملیاتی
  • 70. بهینه‌سازی هزینه مانیتورینگ و لاگینگ
  • 71. معرفی اکوسیستم ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
  • 72. پیاده‌سازی Logstash برای جمع‌آوری و پردازش لاگ‌ها
  • 73. ذخیره‌سازی و جستجوی لاگ‌ها با Elasticsearch
  • 74. ساخت داشبورد و بصری‌سازی لاگ‌ها با Kibana
  • 75. معرفی Prometheus برای جمع‌آوری و ذخیره‌سازی متریک‌ها
  • 76. زبان پرس‌وجوی PromQL برای تحلیل متریک‌ها
  • 77. پیاده‌سازی Grafana برای ساخت داشبورد متریک‌ها
  • 78. پیکربندی Alertmanager برای مدیریت هشدارها
  • 79. معرفی ابزارهای تجاری (Datadog, Splunk, New Relic)
  • 80. معرفی MLflow Tracking برای لاگینگ آزمایشات ML
  • 81. استفاده از MLflow Model Registry برای مدیریت نسخه‌های مدل
  • 82. معرفی SageMaker Clarify برای مانیتورینگ Bias و Explainability
  • 83. معرفی Evidently AI برای Data & Model Drift Monitoring
  • 84. معرفی WhyLabs AI برای Observability در ML
  • 85. Log Aggregators: Fluentd, Vector
  • 86. Cloud Logging Services (AWS CloudWatch, Google Cloud Logging, Azure Monitor)
  • 87. Cloud Monitoring Services (AWS CloudWatch, Google Cloud Monitoring, Azure Monitor)
  • 88. OpenTelemetry برای ردیابی توزیع‌شده (Distributed Tracing)
  • 89. طراحی یک معماری مقیاس‌پذیر برای لاگینگ ML
  • 90. طراحی یک معماری مقیاس‌پذیر برای مانیتورینگ ML
  • 91. جداسازی concerns در طراحی سیستم‌های لاگ و مانیتورینگ
  • 92. استراتژی‌های مدیریت لاگ (Retention, Archiving)
  • 93. مدیریت دسترسی و امنیت لاگ‌ها و متریک‌ها
  • 94. اتوماسیون مانیتورینگ و لاگینگ در CI/CD/CT
  • 95. پیاده‌سازی "Monitoring as Code" و "Logging as Code"
  • 96. انتخاب ابزارها بر اساس نیازهای پروژه و بودجه
  • 97. توسعه یک فرهنگ Observability در تیم‌های MLOps
  • 98. پاسخ به حوادث (Incident Response) بر اساس هشدارها
  • 99. بهبود مداوم سیستم مانیتورینگ و لاگینگ
  • 100. آینده مانیتورینگ و لاگینگ در هوش مصنوعی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب مانیتورینگ و لاگینگ برای یادگیری ماشین (ML)”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا