توضیحات 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...
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.
هنوز نظری ثبت نشده است.
