انتقال موفقیت‌آمیز یک مدل یادگیری ماشین از محیط توسعه به یک سیستم تولیدی فعال و قابل اطمینان، چالش‌های عملیاتی منحصر به فردی را به همراه دارد. این دوره ویدیویی، با هدف آموزش اصول و مبانی MLOps (عملیا...
آموزش MLOps
مبانی MLOps
چرخه حیات یادگیری ماشین
نسخه‌بندی در یادگیری ماشین
درباره دوره
انتقال موفقیت‌آمیز یک مدل یادگیری ماشین از محیط توسعه به یک سیستم تولیدی فعال و قابل اطمینان، چالش‌های عملیاتی منحصر به فردی را به همراه دارد. این دوره ویدیویی، با هدف آموزش اصول و مبانی MLOps (عملیات یادگیری ماشین)، به شما کمک می‌کند تا این چالش‌ها را به طور موثر مدیریت کنید. MLOps یک رشته تخصصی متمرکز بر ساخت و نگهداری کارآمد و قابل اطمینان سیستم‌های یادگیری ماشین است.در این دوره، شما درک عمیقی از اینکه MLOps چیست، چرا به آن نیاز داریم، و بر چه ایده‌های بنیادی بنا شده است، پیدا خواهید کرد.موضوعات کلیدی که در این دوره پوشش داده می‌شوند:• تعریف روشن MLOps و مشکلات اصلی که این حوزه برای حل آن‌ها طراحی شده است.• رابطه بین MLOps و DevOps و برجسته‌سازی تفاوت‌های مهم بین این دو.• اهداف اصلی یک استراتژی MLOps، از جمله اتوماسیون و قابلیت بازتولید (Reproducibility).• اصول اصلی که عملکردهای MLOps را هدایت می‌کنند.• مشکلات رایجی که هنگام اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید با آن‌ها مواجه می‌شویم، مانند انحراف داده (Data Drift) و کهنگی مدل (Model Staleness).با گذراندن این دوره، شما یک نقطه شروع محکم برای درک MLOps و ایجاد و نگهداری سیستم‌های ML به صورت کارآمد و قابل اطمینان به دست خواهید آورد.
انتقال موفقیت‌آمیز یک مدل یادگیری ماشین از محیط توسعه به یک سیستم تولیدی فعال و قابل اطمینان، چالش‌های عملیاتی منحصر به فردی را به همراه دارد. این دوره ویدیویی، با هدف آموزش اصول و مبانی MLOps (عملیات یادگیری ماشین)، به شما کمک می‌کند تا این چالش‌ها را به طور موثر مدیریت کنید. MLOps یک رشته تخصصی متمرکز بر ساخت و نگهداری کارآمد و قابل اطمینان سیستم‌های یادگیری ماشین است.
در این دوره، شما درک عمیقی از اینکه MLOps چیست، چرا به آن نیاز داریم، و بر چه ایده‌های بنیادی بنا شده است، پیدا خواهید کرد.
موضوعات کلیدی که در این دوره پوشش داده می‌شوند:
• تعریف روشن MLOps و مشکلات اصلی که این حوزه برای حل آن‌ها طراحی شده است.• رابطه بین MLOps و DevOps و برجسته‌سازی تفاوت‌های مهم بین این دو.• اهداف اصلی یک استراتژی MLOps، از جمله اتوماسیون و قابلیت بازتولید (Reproducibility).• اصول اصلی که عملکردهای MLOps را هدایت می‌کنند.• مشکلات رایجی که هنگام اجرای مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید با آن‌ها مواجه می‌شویم، مانند انحراف داده (Data Drift) و کهنگی مدل (Model Staleness).
با گذراندن این دوره، شما یک نقطه شروع محکم برای درک MLOps و ایجاد و نگهداری سیستم‌های ML به صورت کارآمد و قابل اطمینان به دست خواهید آورد.
