کتاب پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Databricks و MLflow با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی و مدیریت چرخه‌حیات مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Databricks و MLflow

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یادگیری ماشین در بسترهای ابری و پردازش کلان‌داده

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی محاسبات ابری و معماری پلتفرم دیتابریکس
• 2. آشنایی با محیط کاری و نوت‌بوک‌های دیتابریکس
• 3. مفاهیم کلیدی کلان‌داده و توزیع پردازش‌ها در Apache Spark
• 4. معماری Delta Lake و مدیریت داده‌های ساختاریافته
• 5. آماده‌سازی داده‌ها برای یادگیری ماشین در محیط ابری
• 6. مهندسی ویژگی‌ها و استفاده از Feature Store در دیتابریکس
• 7. مبانی یادگیری ماشین و چرخه‌حیات مدل‌ها
• 8. مقدمه‌ای بر MLflow و مدیریت آزمایش‌ها
• 9. ثبت و ردیابی پارامترها و معیارها با MLflow Tracking
• 10. مدیریت مدل‌های آموزش‌دیده با MLflow Model Registry
• 11. استفاده از MLflow Projects برای بسته‌بندی کدهای یادگیری ماشین
• 12. آموزش مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ با Spark MLlib
• 13. استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین در محیط توزیع‌شده
• 14. بهینه‌سازی ابرپارامترها با استفاده از Hyperopt در دیتابریکس
• 15. تکنیک‌های اعتبارسنجی مدل و ارزیابی عملکرد در مقیاس کلان
• 16. استفاده از MLflow برای مقایسه نسخه‌های مختلف مدل
• 17. مدیریت وابستگی‌ها و محیط‌های اجرایی در دیتابریکس
• 18. مستندسازی چرخه‌حیات مدل با استفاده از MLflow
• 19. استراتژی‌های استقرار مدل در محیط‌های عملیاتی
• 20. سرویس‌دهی مدل با استفاده از MLflow Model Serving
• 21. مانیتورینگ و پایش عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 22. مدیریت خطا و عیب‌یابی در خط لوله‌های یادگیری ماشین
• 23. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پلتفرم دیتابریکس
• 24. حکمرانی داده و رعایت استانداردهای انطباق در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 25. خودکارسازی خط لوله‌های آموزش مدل با Databricks Workflows
• 26. یکپارچه‌سازی MLflow با سیستم‌های CI/CD
• 27. پیاده‌سازی استراتژی‌های بازآموزی مدل در چرخه عمر تولید
• 28. مفاهیم پیشرفته در مقیاس‌پذیری و مدیریت منابع ابری
• 29. بهینه‌سازی هزینه‌های پردازش در پروژه‌های یادگیری ماشین ابری
• 30. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های ابری
• 31. مدیریت پروژه‌های تیمی در محیط Databricks Workspace
• 32. بهترین شیوه‌ها در مدیریت چرخه حیات مدل‌های هوش مصنوعی
• 33. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک پروژه جامع یادگیری ماشین در دیتابریکس