سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

کتاب پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

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 پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین و کیفیت داده در AWS

موضوع کلی: مهندسی نرم‌افزار و سیستم‌های ابری

موضوع میانی: مدیریت و پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین در محیط ابری

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر مهندسی نرم‌افزار در ابر
  • 2. مبانی سیستم‌های ابری و خدمات AWS
  • 3. معماری‌های کلان‌داده و پردازش ابری
  • 4. مفاهیم یادگیری ماشین و چرخه حیات آن
  • 5. انتشار مدل‌های یادگیری ماشین در AWS
  • 6. مقدمه‌ای بر سرویس SageMaker
  • 7. آماده‌سازی داده برای مدل‌های یادگیری ماشین
  • 8. پیش‌پردازش و مهندسی ویژگی در AWS
  • 9. ذخیره‌سازی و مدیریت داده در S3
  • 10. مبانی پایگاه‌های داده ابری برای ML
  • 11. پایش عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین
  • 12. اهمیت کیفیت داده در ML
  • 13. مفاهیم پایه انحراف داده (Data Drift)
  • 14. مفاهیم پایه انحراف مدل (Model Drift)
  • 15. انواع معیارهای ارزیابی مدل‌های ML
  • 16. معیارهای دسته‌بندی (Classification Metrics)
  • 17. معیارهای رگرسیون (Regression Metrics)
  • 18. معیارهای خوشه‌بندی (Clustering Metrics)
  • 19. پایش انحراف داده با SageMaker Model Monitor
  • 20. تنظیم هشدارهای کیفیت داده
  • 21. تنظیم هشدارهای انحراف مدل
  • 22. پایش داده‌های ورودی مدل
  • 23. پایش پیش‌بینی‌های خروجی مدل
  • 24. شناسایی تغییر در توزیع داده
  • 25. شناسایی تغییر در روابط ویژگی‌ها
  • 26. استفاده از Baseline برای مقایسه
  • 27. پایش مدل‌های استقرار یافته در SageMaker Endpoints
  • 28. نحوه جمع‌آوری لاگ‌های پیش‌بینی
  • 29. تحلیل لاگ‌ها برای شناسایی مشکلات
  • 30. پایش مقادیر آماری داده‌ها
  • 31. استفاده از CloudWatch برای پایش
  • 32. ایجاد داشبوردهای سفارشی در CloudWatch
  • 33. تنظیم آلارم‌های CloudWatch
  • 34. پایش منابع محاسباتی مورد استفاده SageMaker
  • 35. پایش هزینه استفاده از خدمات AWS ML
  • 36. مدیریت دسترسی و مجوزها در AWS IAM برای ML
  • 37. امنیت داده‌ها در AWS S3
  • 38. امنیت مدل‌ها در SageMaker
  • 39. ملاحظات حریم خصوصی داده‌ها در ML
  • 40. استانداردهای کدنویسی امن برای ML
  • 41. پایش لاگ‌های امنیتی AWS CloudTrail
  • 42. مبانی DevOps برای ML (MLOps)
  • 43. اصول CI/CD برای مدل‌های ML
  • 44. اتوماسیون فرآیند انتشار مدل
  • 45. استفاده از AWS CodePipeline برای ML
  • 46. استفاده از AWS CodeBuild برای ML
  • 47. استفاده از AWS CodeDeploy برای ML
  • 48. مدیریت نسخه‌بندی مدل‌ها
  • 49. مدیریت نسخه‌بندی داده‌ها
  • 50. پایش و مدیریت زیرساخت ابری برای ML
  • 51. بهینه‌سازی هزینه در سیستم‌های ابری ML
  • 52. استفاده از Spot Instances برای آموزش مدل
  • 53. استفاده از Savings Plans برای کاهش هزینه
  • 54. مدیریت ظرفیت و مقیاس‌پذیری در AWS
  • 55. طراحی سیستم‌های مقاوم در برابر خطا
  • 56. مبانی طراحی برای دسترس‌پذیری بالا (High Availability)
  • 57. مبانی طراحی برای تحمل خطا (Fault Tolerance)
  • 58. مدیریت بحران و بازیابی از فاجعه (Disaster Recovery)
  • 59. پایش سلامت سیستم‌های ابری
  • 60. ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته AWS
  • 61. استفاده از AWS X-Ray برای ردیابی
  • 62. تحلیل علت ریشه‌ای مشکلات (Root Cause Analysis)
  • 63. مستندسازی فرآیندهای پایش و مدیریت
  • 64. آموزش تیم برای پایش و مدیریت سیستم‌های ML
  • 65. توسعه فرهنگ سازمانی MLOps
  • 66. مدیریت دانش در پروژه‌های ML
  • 67. بهبود مستمر فرآیندهای ML
  • 68. بازخورد از کاربران نهایی و ذینفعان
  • 69. استفاده از بازخورد برای بهبود مدل
  • 70. پایش معیارهای کسب‌وکار (Business Metrics)
  • 71. ارتباط معیارهای فنی با معیارهای کسب‌وکار
  • 72. پایش A/B Testing برای مدل‌های ML
  • 73. طراحی آزمایش‌های A/B Testing
  • 74. تحلیل نتایج آزمایش‌های A/B Testing
  • 75. پایش و مدیریت مدل‌های در حال یادگیری (Online Learning)
  • 76. پایش و مدیریت مدل‌های یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)
  • 77. ملاحظات اخلاقی در پایش مدل‌های ML
  • 78. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
  • 79. شفافیت در مدل‌های ML
  • 80. قابلیت توضیح‌پذیری مدل‌های ML (Explainable AI)
  • 81. استفاده از LIME و SHAP در AWS
  • 82. پایش و مدیریت ریسک‌های مرتبط با ML
  • 83. مدیریت تغییرات در سیستم‌های ML
  • 84. تست خودکار برای مدل‌های ML
  • 85. اهمیت تست واحد (Unit Testing) برای کد ML
  • 86. اهمیت تست یکپارچه‌سازی (Integration Testing) برای ML
  • 87. اهمیت تست پذیرش (Acceptance Testing) برای ML
  • 88. پایش و مدیریت داده‌های حساس و شخصی
  • 89. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها در ایران
  • 90. انطباق با قوانین جمهوری اسلامی ایران در ML
  • 91. ملاحظات شرعی در استفاده از داده‌ها
  • 92. چارچوب‌های اخلاقی اسلامی در هوش مصنوعی
  • 93. ارزیابی و انتخاب ابزارهای پایش مناسب
  • 94. برنامه‌ریزی برای نگهداری و به‌روزرسانی مدل‌ها
  • 95. مقدمه‌ای بر مفاهیم یادگیری عمیق (Deep Learning)
  • 96. کاربرد یادگیری عمیق در پایش کیفیت داده
  • 97. پایش مدل‌های مبتنی بر گراف (Graph-based Models)
  • 98. پایش مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 99. پایش مدل‌های بینایی ماشین (Computer Vision)
  • 100. استفاده از AWS Glue برای پردازش داده

📚 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.