فلش‌کارت‌های آموزشی استقرار تکراری مدل‌های یادگیری ماشین: از آزمایشگاه تا تولید

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار تکراری مدل‌های یادگیری ماشین: از آزمایشگاه تا تولید

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعه و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 2. چرخه حیات مدل یادگیری ماشین
• 3. مراحل استقرار مدل: برنامه‌ریزی و آماده‌سازی
• 4. انتخاب زیرساخت مناسب برای استقرار مدل
• 5. محیط‌های استقرار: محلی، ابری، لبه
• 6. کانتینرسازی با Docker برای استقرار مدل
• 7. مدیریت وابستگی‌ها با استفاده از محیط‌های مجازی
• 8. کنترل نسخه مدل با Git
• 9. آزمایش و اعتبارسنجی مدل قبل از استقرار
• 10. استقرار مدل به عنوان یک API با Flask
• 11. استقرار مدل به عنوان یک API با FastAPI
• 12. استفاده از ابزار Streamlit برای استقرار سریع مدل
• 13. استقرار مدل با استفاده از Kubernetes
• 14. مقایسه Kubernetes با Docker Swarm
• 15. مقایسه Kubernetes با Amazon ECS
• 16. مانیتورینگ عملکرد مدل در محیط تولید
• 17. جمع‌آوری و تحلیل لاگ‌های مدل
• 18. اعلان‌ها و هشدارها بر اساس عملکرد مدل
• 19. مدیریت مقیاس‌پذیری مدل در محیط تولید
• 20. بهینه‌سازی مصرف منابع مدل
• 21. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در لبه
• 22. مفاهیم CI/CD در استقرار مدل
• 23. استفاده از Jenkins برای خودکارسازی فرآیند استقرار
• 24. استفاده از GitLab CI/CD برای خودکارسازی فرآیند استقرار
• 25. استفاده از GitHub Actions برای خودکارسازی فرآیند استقرار
• 26. مدیریت تغییرات مدل و بازگشت به نسخه‌های قبلی
• 27. تست A/B مدل‌های مختلف در محیط تولید
• 28. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های چندگانه
• 29. استفاده از Feature Store برای مدیریت ویژگی‌ها
• 30. مدیریت داده‌های آموزشی برای مدل‌های در حال تولید
• 31. تضمین کیفیت داده‌ها در محیط تولید
• 32. امنیت مدل‌های یادگیری ماشین در محیط تولید
• 33. حفاظت از مدل در برابر حملات خصمانه
• 34. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های حساس
• 35. رعایت حریم خصوصی داده‌ها در استقرار مدل
• 36. مدیریت دسترسی به مدل‌های یادگیری ماشین
• 37. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های با محدودیت منابع
• 38. بهینه‌سازی مدل برای استقرار در دستگاه‌های موبایل
• 39. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مرورگر وب
• 40. استفاده از TensorFlow.js برای استقرار مدل در مرورگر
• 41. استفاده از ONNX Runtime برای استقرار مدل
• 42. تکنیک‌های فشرده‌سازی مدل برای کاهش حجم و افزایش سرعت
• 43. استفاده از Quantization برای کاهش حجم مدل
• 44. استفاده از Pruning برای کاهش پیچیدگی مدل
• 45. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های Real-time
• 46. استفاده از Kafka برای پردازش جریان داده
• 47. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Serverless Computing
• 48. استفاده از AWS Lambda برای استقرار مدل
• 49. استفاده از Azure Functions برای استقرار مدل
• 50. استفاده از Google Cloud Functions برای استقرار مدل
• 51. مقایسه Serverless Computing با روش‌های سنتی استقرار
• 52. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های IoT
• 53. چالش‌های استقرار مدل در محیط‌های IoT
• 54. مدیریت انرژی در استقرار مدل‌های IoT
• 55. استفاده از Federated Learning برای آموزش مدل در محیط‌های توزیع‌شده
• 56. استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
• 57. تکنیک‌های استقرار مدل‌های یادگیری تقویتی
• 58. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های مالی
• 59. رعایت قوانین و مقررات در استقرار مدل‌های مالی
• 60. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در محیط‌های پزشکی
• 61. رعایت اخلاق پزشکی در استقرار مدل‌های پزشکی
• 62. ابزارهای مانیتورینگ پیشرفته برای مدل‌های یادگیری ماشین
• 63. مدیریت Drift داده‌ها و مدل
• 64. استراتژی‌های به‌روزرسانی مدل در محیط تولید
• 65. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین در مقیاس بزرگ
• 66. بهینه‌سازی هزینه‌ها در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 67. استفاده از Auto Scaling برای مدیریت منابع
• 68. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از MLOps
• 69. اصول و بهترین روش‌های MLOps
• 70. انتخاب ابزارهای MLOps مناسب
• 71. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از Kubeflow
• 72. مدیریت Pipelineهای یادگیری ماشین با Kubeflow
• 73. استفاده از Metadata Store برای مدیریت اطلاعات مدل
• 74. استقرار مدل‌های یادگیری ماشین با استفاده از MLflow
• 75. ردیابی آزمایش‌ها و مدل‌ها با MLflow
• 76. به اشتراک‌گذاری مدل‌ها با استفاده از MLflow Model Registry
• 77. آینده استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 78. ترندهای جدید در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین
• 79. چالش‌ها و فرصت‌های پیش رو در استقرار مدل‌های یادگیری ماشین