کتاب پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS
, ,

کتاب پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000074210 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های هوشمند

موضوع میانی: نظارت و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین

🎓 گواهی دوزبانه اتمام دوره

پس از تکمیل کامل دوره، گواهی رسمی اتمام دوره به صورت دوزبانه (فارسی – انگلیسی) برای شما صادر می‌شود.

✅ شرایط دریافت گواهی

  • مطالعه کامل تمامی فلش کارت‌های دوره (نزدیک به 4000 فلش کارت)
  • تکمیل تمامی بخش‌های آموزشی
  • قبولی در آزمون‌های دوره با موفقیت

⏱ مدت زمان دوره

با توجه به وجود نزدیک به 4000 فلش کارت آموزشی، مدت زمان این دوره بر اساس تخمین آموزشی معادل 60 ساعت آموزش در گواهی درج می‌گردد.

🔍 قابلیت استعلام آنلاین

گواهی صادرشده دارای لینک اختصاصی و QR Code برای استعلام آنلاین می‌باشد. کارفرمایان و شرکت‌ها می‌توانند اعتبار گواهی شما را به صورت مستقیم بررسی کنند.

🌍 قابل اشتراک‌گذاری در رزومه و شبکه‌های اجتماعی

می‌توانید گواهی خود را در پروفایل شبکه‌های اجتماعی، رزومه کاری، لینکدین یا هنگام ارسال به شرکت‌ها و سازمان‌ها ارائه دهید.

⚖️ توضیح مهم

این گواهی صرفاً به عنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر می‌شود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نمی‌باشد.

🌐 نسخه تحت وب فلش‌ کارت با الگوریتم هوشمند SM-2

فلش کارت‌های حرفه‌ای، در یک وب‌اپلیکیشن هوشمند که دقیقا می‌داند چه زمانی و کدام کارت را به شما نشان دهد تا کمترین فراموشی و بیشترین ماندگاری را تجربه کنید.

🧠 یادگیری بر اساس منحنی فراموشی، نه حدس و گمان

این نسخه تحت وب از الگوریتم SM-2 (استفاده‌شده در سیستم‌های حرفه‌ای فلش کارت دنیا) استفاده می‌کند تا هر فلش کارت را درست در زمانی که مرز فراموشی‌اش نزدیک است به شما نشان دهد. نتیجه؟ یادگیری عمیق‌تر با زمان کمتر.

⏱ مرور زمان‌دار هوشمند

سیستم به‌طور خودکار برنامه مرور شما را می‌چیند؛ دیگر لازم نیست فکر کنید امروز چی بخونم؟ فقط وارد شوید و شروع کنید.

📊 پیگیری پیشرفت لحظه‌ای

ببینید چند فلش‌کارت را کاملا مسلط هستید، چندتا نیاز به مرور دارد و چقدر تا تسلط کامل فاصله دارید.

🖥 همیشه در دسترس، فقط با مرورگر

بدون نصب هیچ برنامه‌ای؛ فقط با یک مرورگر ساده روی موبایل، تبلت یا لپ‌تاپ می‌توانید به کل فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشید.

⚡ تمرکز روی مهم‌ترین فلش کارت‌ها

سیستم بر اساس عملکرد شما تشخیص می‌دهد چه کارت‌هایی بیشتری نیاز به تمرین دارند و اولویت نمایش را روی همان‌ها می‌گذارد.

این نسخه تحت وب برای چه کسانی عالی است؟

  • کسانی که می‌خواهند یادگیری‌شان علمی و سیستماتیک باشد، نه شانسی.
  • افرادی که زمان کمی دارند و می‌خواهند با حداقل وقت، حداکثر نتیجه بگیرند.
  • کاربرانی که دوست دارند از هر دستگاهی (موبایل، لپ‌تاپ، محل کار، خانه) به فلش کارت‌ها دسترسی داشته باشند.

اگر فلش کارت‌های معمولی را دوست داشتید، وقتی نسخه تحت وب با الگوریتم SM-2 را ببینید، عاشقش می‌شوید.

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های هوشمند
  • 2. مبانی یادگیری ماشین در سیستم‌های هوشمند
  • 3. مفهوم مدل‌های یادگیری ماشین
  • 4. چرخه حیات مدل‌های یادگیری ماشین
  • 5. اهمیت پایش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 6. مقدمه‌ای بر پایش عملکرد مدل
  • 7. معیارهای ارزیابی عملکرد مدل
  • 8. خطای طبقه‌بندی و رگرسیون
  • 9. دقت (Accuracy) در طبقه‌بندی
  • 10. صحت (Precision) و بازیابی (Recall)
  • 11. امتیاز F1 (F1 Score)
  • 12. منحنی ROC و AUC
  • 13. معیارهای ارزیابی مدل‌های رگرسیون
  • 14. میانگین خطای مطلق (MAE)
  • 15. میانگین مربعات خطا (MSE)
  • 16. ریشه میانگین مربعات خطا (RMSE)
  • 17. ضریب تعیین (R-squared)
  • 18. معرفی کیفیت داده در یادگیری ماشین
  • 19. اهمیت کیفیت داده برای پایش مدل
  • 20. انواع مشکلات کیفیت داده
  • 21. داده‌های گمشده (Missing Data)
  • 22. داده‌های پرت (Outliers)
  • 23. ناهمگونی داده‌ها (Data Inconsistency)
  • 24. داده‌های نادرست (Incorrect Data)
  • 25. مفهوم انحراف داده (Data Drift)
  • 26. انواع انحراف داده
  • 27. انحراف مفهوم (Concept Drift)
  • 28. انحراف توزیع (Distribution Drift)
  • 29. انحراف ویژگی (Feature Drift)
  • 30. تأثیر انحراف داده بر عملکرد مدل
  • 31. پایش انحراف داده
  • 32. روش‌های تشخیص انحراف داده
  • 33. آزمون‌های آماری برای تشخیص انحراف
  • 34. مقایسه توزیع داده‌های آموزشی و عملیاتی
  • 35. استفاده از معیارهای آماری برای انحراف
  • 36. پایش انحراف ویژگی‌ها
  • 37. پایش انحراف برچسب‌ها (Labels)
  • 38. مفهوم انحراف مدل (Model Drift)
  • 39. تأثیر انحراف مدل بر پیش‌بینی‌ها
  • 40. روش‌های پایش انحراف مدل
  • 41. مقایسه پیش‌بینی‌های مدل در طول زمان
  • 42. استفاده از داده‌های بازخوردی (Feedback Data)
  • 43. پایش مداوم عملکرد مدل
  • 44. تنظیم آستانه‌های هشدار (Thresholds)
  • 45. پیاده‌سازی سیستم‌های پایش خودکار
  • 46. ابزارهای پایش مدل در AWS
  • 47. معرفی AWS SageMaker Model Monitor
  • 48. قابلیت‌های SageMaker Model Monitor
  • 49. پایش کیفیت داده با SageMaker
  • 50. پایش انحراف داده با SageMaker
  • 51. پایش انحراف مدل با SageMaker
  • 52. تنظیمات و پیکربندی SageMaker Model Monitor
  • 53. ایجاد Endpoints برای پایش
  • 54. استفاده از CloudWatch برای هشدارها
  • 55. یکپارچه‌سازی SageMaker با CloudWatch
  • 56. تنظیم آلارم‌ها بر اساس معیارهای پایش
  • 57. مدیریت گزارش‌های پایش
  • 58. ذخیره‌سازی داده‌های پایش شده
  • 59. تحلیل داده‌های پایش شده
  • 60. مفهوم بازآموزی مدل (Model Retraining)
  • 61. شرایط بازآموزی مدل
  • 62. زمان‌بندی بازآموزی مدل
  • 63. بازآموزی خودکار مدل
  • 64. تکنیک‌های بهبود عملکرد مدل
  • 65. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 66. مهندسی ویژگی (Feature Engineering)
  • 67. انتقال یادگیری (Transfer Learning)
  • 68. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 69. ملاحظات امنیتی در پایش مدل
  • 70. حفاظت از داده‌های حساس
  • 71. مدیریت دسترسی به ابزارهای پایش
  • 72. پایش مدل‌های در حال آموزش
  • 73. پایش مدل‌های استقراری
  • 74. پایش مدل‌های دسته‌ای (Batch Inference)
  • 75. پایش مدل‌های بلادرنگ (Real-time Inference)
  • 76. مستندسازی فرآیند پایش
  • 77. بهبود مستمر فرآیند پایش
  • 78. مطالعات موردی پایش مدل
  • 79. پایش مدل‌های تشخیص تصویر
  • 80. پایش مدل‌های پردازش زبان طبیعی
  • 81. پایش مدل‌های پیش‌بینی سری زمانی
  • 82. پایش مدل‌های سیستم‌های توصیه‌گر
  • 83. مسائل اخلاقی در پایش مدل
  • 84. شفافیت در پایش مدل
  • 85. مسئولیت‌پذیری در پایش مدل
  • 86. آینده پایش مدل‌های یادگیری ماشین
  • 87. نوآوری‌ها در حوزه پایش
  • 88. تکنیک‌های پیشرفته پایش
  • 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی در پایش مدل

📚 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 پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS”

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

محصولات مشابه

پیمایش به بالا