سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی خودکار ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط کوبرنتیز (Kubernetes)

کتاب پیاده‌سازی خودکار ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط کوبرنتیز (Kubernetes)

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی خودکار ارزیابی مدل‌های یادگیری ماشین در محیط کوبرنتیز (Kubernetes)

موضوع کلی: امنیت و عملیات سیستم‌های یادگیری ماشین

موضوع میانی: ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر امنیت سیستم‌های یادگیری ماشین
  • 2. مروری بر چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 3. اهمیت ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌ها
  • 4. معرفی کوبرنتیز برای استقرار مدل‌ها
  • 5. مؤلفه‌های اصلی ارزیابی آفلاین مدل‌ها
  • 6. معیارهای ارزیابی مدل‌های طبقه‌بندی
  • 7. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 8. معیارهای ارزیابی مدل‌های خوشه‌بندی
  • 9. معیارهای ارزیابی مدل‌های تشخیص ناهنجاری
  • 10. مفاهیم انحراف داده (Data Drift)
  • 11. مفاهیم انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 12. روش‌های شناسایی انحراف داده
  • 13. روش‌های شناسایی انحراف مفهوم
  • 14. اهمیت اعتبارسنجی مدل در زمان اجرا (Online)
  • 15. معماری سیستم ارزیابی آنلاین
  • 16. گردش کار ارزیابی آنلاین مدل
  • 17. استقرار مدل‌ها در محیط کوبرنتیز
  • 18. مدیریت نسخه‌های مدل در کوبرنتیز
  • 19. مانیتورینگ مداوم عملکرد مدل
  • 20. تکنیک‌های تشخیص و هشدار انحراف
  • 21. استراتژی‌های واکنش به انحراف مدل
  • 22. مکانیسم‌های بازآموزی خودکار مدل
  • 23. تنظیم پارامترهای بازآموزی
  • 24. ارزیابی امنیت مدل‌های یادگیری ماشین
  • 25. حملات متقابل (Adversarial Attacks) بر مدل‌ها
  • 26. روش‌های دفاع در برابر حملات متقابل
  • 27. ارزیابی مقاومت مدل در برابر داده‌های مخرب
  • 28. ملاحظات حریم خصوصی در ارزیابی مدل‌ها
  • 29. روش‌های حفظ حریم خصوصی در یادگیری ماشین
  • 30. استانداردهای امنیتی برای استقرار مدل‌ها
  • 31. مستندسازی فرآیند ارزیابی و اعتبارسنجی
  • 32. ابزارهای متن‌باز برای ارزیابی مدل‌ها
  • 33. کاربرد Prometheus در مانیتورینگ کوبرنتیز
  • 34. کاربرد Grafana برای بصری‌سازی داده‌ها
  • 35. استفاده از TensorFlow Extended (TFX)
  • 36. استفاده از MLflow برای مدیریت چرخه عمر ML
  • 37. تنظیم پایپ‌لاین‌های ارزیابی خودکار
  • 38. تعریف معیارهای سفارشی برای ارزیابی
  • 39. مدیریت داده‌های آموزشی و اعتبارسنجی
  • 40. اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation)
  • 41. ارزیابی مدل‌های باینری و چندکلاسه
  • 42. بهینه‌سازی آستانه تصمیم‌گیری
  • 43. تحلیل منحنی ROC و AUC
  • 44. تحلیل منحنی Precision-Recall
  • 45. ماتریس درهم‌ریختگی (Confusion Matrix)
  • 46. شاخص‌های ارزیابی مبتنی بر خطا
  • 47. ارزیابی مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 48. ارزیابی مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 49. ارزیابی مدل‌های بینایی ماشین
  • 50. ارزیابی مدل‌های یادگیری تقویتی
  • 51. ملاحظات اخلاقی در ارزیابی مدل‌ها
  • 52. مسئولیت‌پذیری در سیستم‌های هوش مصنوعی
  • 53. پیاده‌سازی خودکار اعتبارسنجی در CI/CD
  • 54. نقش GitOps در مدیریت مدل‌ها
  • 55. استفاده از Helm برای بسته‌بندی اپلیکیشن‌ها
  • 56. مدیریت منابع در کوبرنتیز برای ارزیابی
  • 57. تنظیم حد مجاز برای انحراف داده
  • 58. تنظیم حد مجاز برای انحراف مفهوم
  • 59. تنظیم حد مجاز برای کاهش عملکرد مدل
  • 60. هشداردهی و اطلاع‌رسانی در زمان انحراف
  • 61. مکانیسم‌های بازگردانی به نسخه قبلی مدل
  • 62. ارزیابی تأثیر تغییرات داده بر مدل
  • 63. ارزیابی تأثیر تغییرات مفهوم بر مدل
  • 64. ارزیابی مدل‌ها در سناریوهای بلادرنگ
  • 65. مدیریت لاگ‌ها و گزارش‌های ارزیابی
  • 66. تحلیل علت ریشه‌ای افت عملکرد مدل
  • 67. بهبود مستمر فرآیندهای ارزیابی
  • 68. آینده ارزیابی و اعتبارسنجی مدل‌های ML
  • 69. مطالعات موردی پیاده‌سازی موفق
  • 70. چالش‌های رایج در ارزیابی خودکار
  • 71. راهکارهای غلبه بر چالش‌ها
  • 72. مدیریت ریسک در استقرار مدل‌های ML
  • 73. اهمیت تست پوشش (Test Coverage) مدل‌ها
  • 74. ارزیابی مدل‌ها از دیدگاه کسب‌وکار
  • 75. تعریف اهداف کلان برای ارزیابی مدل
  • 76. انتخاب ابزارها و فریم‌ورک‌های مناسب
  • 77. آموزش تیم برای پیاده‌سازی خودکار
  • 78. ایجاد فرهنگ سازمانی مبتنی بر داده
  • 79. ارزیابی مدل‌ها در محیط‌های چند ابری
  • 80. مدیریت هزینه‌های ارزیابی و مانیتورینگ
  • 81. اهمیت بازخورد انسانی در ارزیابی
  • 82. تکنیک‌های کاهش بایاس در مدل‌ها
  • 83. ارزیابی مدل‌ها با رویکرد A/B Testing
  • 84. مدیریت داده‌های حساس در ارزیابی
  • 85. تنظیمات امنیتی برای دسترسی به داده‌ها
  • 86. استانداردهای صنعتی در ارزیابی مدل‌ها
  • 87. بررسی نقش هوش مصنوعی در امنیت سایبری
  • 88. ارزیابی تأثیر مدل‌های ML بر ریسک‌های امنیتی
  • 89. ملاحظات قانونی در ارزیابی مدل‌های ML
  • 90. گزارش‌دهی و ممیزی سیستم‌های ارزیابی
  • 91. نکات کلیدی برای پیاده‌سازی موفق
  • 92. جمع‌بندی و چشم‌انداز آینده

📚 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.