نظارت و اشکالزدایی عملکرد برای یادگیری ماشین
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
مدلهای یادگیری ماشین ممکن است پس از استقرار به دلیل رانش داده، تغییر رفتار کاربر یا شکستهای زیرساخت بیسروصدا افت کنند که منجر به تصمیمگیریهای ضعیف و از دست دادن اعتماد میشود. در این دوره، نظارت و اشکالزدایی عملکرد برای یادگیری ماشین، یاد خواهید گرفت قابلیت اطمینان و اثربخشی سیستمهای یادگیری ماشین در سطح تولید را با تکنیکهای قدرتمند نظارت و اشکالزدایی تضمین کنید. ابتدا، اهمیت نظارت بر مدل و مشکلات احتمالی در صورت بیتوجهی به آن، از جمله مشکلاتی مانند انحراف پیشبینی و شکست بیسروصدای مدل را بررسی میکنید.
سپس، کشف میکنید چگونه رانش داده را تشخیص داده و به آن رسیدگی کنید و مفهوم رانش و همچنین یکپارچهسازی نظارت به طور یکنواخت در زیرساختها و پایپلاینهای موجود یادگیری ماشین را بررسی میکنید. در نهایت، یاد میگیرید چگونه سیستمهای پیگیری عملکرد را پیکربندی کنید، از ابزارهای اشکالزدایی بصری مانند Manifold برای تحلیل رفتار مدل در اسلایسهای داده استفاده کنید و گزارشدهی زمانبندیشده برای بررسیهای دستی عملکرد پیاده کنید. پس از پایان این دوره، مهارتها و دانش لازم برای نظارت و اشکالزدایی یادگیری ماشین در سطح تولید و حفظ سیستمهای یادگیری ماشین قابل اعتماد با عملکرد بالا در محیطهای واقعی را خواهید داشت.
نظارت و اشکالزدایی عملکرد برای یادگیری ماشین
-
چرا نظارت بر مدل مهم است؟ 3m 45s
-
درک رانش داده 4m 37s
-
چالشهای نظارت 3m 27s
-
تعریف آنچه باید نظارت کنید 4m 17s
-
آشنایی با نظارت بر یادگیری ماشین 5m 47s
-
یکپارچهسازی نظارت در پایپلاینهای یادگیری ماشین 9m 57s
-
بررسی ابزارهای اشکالزدایی بصری 2m 58s
-
دمو: Manifold برای اشکالزدایی بصری عملکرد 1m 43s
-
آشنایی با پیگیری عملکرد مدل 6m 18s
-
طراحی گزارشهای موثر عملکرد 4m 55s
-
ابزارها و فریمورکها 3m 18s
-
دمو: پیادهسازی گزارشدهی زمانبندیشده 1m 43s
مشخصات آموزش
نظارت و اشکالزدایی عملکرد برای یادگیری ماشین
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/02
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:12
- مدت زمان :00:52:00
- حجم :120.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy