آموزش مدل‌سازی پایپ‌لاین ماشین لرنینگ در پروداکشن

poster
پیش‌نمایش دوره

در دوره آموزش مدل‌سازی پایپ‌لاین ماشین لرنینگ در پروداکشن، با زیرنویس اختصاصی مکتب‌خونه مدل‌هایی را برای محیط‌های مختلف کارکرد می‌سازید. می‌آموزید ابزارها و تکنیک‌هایی را برای مدیریت مؤثر منابع مدل‌سازی خود و ارائه بهترین درخواست‌های ... ادامه

برگزارکننده:  DeepLearning.Ai  DeepLearning.Ai
مدرس دوره:
5 (1 رای)
سطح: متوسط
 پلاس
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  5 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  5 ساعت ویدئو
 (قابل دانلود می‌باشد)
course-feature   زیرنویس فارسی

آنچه در این دوره می‌آموزیم:

 استنتاج تکنیک‌هایی برای مدیریت منابع مدل‌سازی و ارائه بهترین درخواست‌ها

 به‌کارگیری بی‌درنگ از تکنیک‌ها

 تحلیل عملکرد مدل

 استفاده از تجزیه و تحلیل برای رسیدگی به عدالت مدل، مشکلات توضیح‌پذیری و کاهش تنگناها

سرفصل‌های دوره آموزش مدل‌سازی پایپ‌لاین ماشین لرنینگ در پروداکشن

جستجوی معماری عصبی

در این فصل بیاموزید که چگونه به طور موثر بهترین مدل را جستجو کنید که برای نیازهای کارکردهای مختلف مقیاس می‌شود و در عین حال پیچیدگی مدل و الزامات سخت‌افزاری را محدود می‌کند.

  تنظیم فراپارامتر
مشاهده
"03:58  
  نسخه‌ی نمایشی Keras Autotuner
مشاهده
"06:17  
  مقدمه‌ای بر AutoML
مشاهده
"06:05  
  درک فضاهای جستجو
مشاهده
"02:12  
  استراتژی‌های جستجو
مشاهده
"05:07  
  اندازه‌گیری کارایی AutoML
مشاهده
"04:08  
  AutoML در Cloud
مشاهده
"09:09  
  تنظیم تکلیف
مشاهده
"01:36  
  جمع‌بندی فصل اول
مشاهده
"00:30  
مدل‌سازی با کارایی بالا

ویژگی‌های دوره

زیرنویس فارسی
زیرنویس فارسی

این دوره دارای زیرنویس اختصاصی است.

درباره دوره

در دوره آموزش مدل‌سازی پایپ‌لاین ماشین لرنینگ در پروداکشن، با زیرنویس اختصاصی مکتب‌خونه مدل‌هایی را برای محیط‌های مختلف کارکرد می‌سازید. می‌آموزید ابزارها و تکنیک‌هایی را برای مدیریت مؤثر منابع مدل‌سازی خود و ارائه بهترین درخواست‌های استنتاج آفلاین و آنلاین پیاده‌سازی کنید و از ابزارهای تحلیلی و معیارهای عملکرد برای رسیدگی به عدالت مدل، مسائل قابل توضیح و کاهش تنگناها استفاده کنید.

درک مفاهیم یادگیری ماشین و یادگیری عمیق ضروری است، اما اگر به دنبال یک شغل موثر هوش مصنوعی هستید، به مهارت‌های مهندسی تولید نیز نیاز دارید. مهندسی یادگیری ماشین برای تولید، مفاهیم اساسی یادگیری ماشین را با تخصص عملکردی توسعه نرم‌افزار مدرن و نقش‌های مهندسی ترکیب می‌کند تا به شما در توسعه مهارت‌های آماده تولید کمک کند.

درباره استاد

maktabkhooneh-teacher Robert Crowe

Robert Crowe دیتاساینتیست و علاقه‌مند به TensorFlow است، او همچنین علاقه بسیاری به کمک به برنامه‌نویسان دارد تا به سرعت آنچه را که برای بهره‌وری نیاز دارند، بیاموزند. از همان روزهای اولیه، او از TensorFlow استفاده می‌کرد و از سرعت پیشرفت و بهبود بسیار آن هیجان‌زده است. رابرت قبل از حرکت به سمت علم داده، تیم‌های مهندسی نرم‌افزار را برای شرکت‌های بزرگ و کوچک رهبری می‌کرد که بر ارائه راه‌حل‌های بهینه و ظریف برای نیازهای کاملا تعریف شده تمرکز داشتند.

مشاهده پروفایل و دوره‌‌های استاد

نظرات کاربران

تا کنون نظری برای این دوره ثبت نشده است. برای ثبت نظر باید ابتدا در دوره ثبت نام کرده و دانشجوی دوره باشید.
Amirhossein Safari 1403-02-28
سلام خدمت تمام مکتب خونه ای های عزیز، خیلی متشکرم که این دوره های جذاب رو ترجمه میکنید و با زیر نویس در اختیار دانشجویان قرار میدهید .فقط یک سری از جلسات ناهماهنگی های آزار دهنده ای بین زیرنویس و ویدیو هست ، خیلی ممنون میشم که این ایرادات رو بر طرف کنید.
مکتب‌خونه
همراه عزیز؛ از اینکه نظر خود را با ما در میان گذاشتید صمیمانه سپاسگزاریم. لطفا در صورت امکان جلساتی را که فکر می کنید ایراد دارد را برای ما ارسال نمایید و ما را در ارتقا سطح کیفی خدمات یاری رسانید. info@maktabkhooneh.org

دوره‌های پیشنهادی

سوالات پرتکرار

پس از سپری شدن زمان دوره، به محتوای دوره دسترسی خواهم داشت؟
بله؛ پس از سپری شدن مدت زمان دوره شما به محتوای دوره دسترسی خواهید داشت و می توانید از ویدئوها، تمارین، پروژه و دیگر محتوای دوره در صورت وجود استفاده کنید ولی امکان تصحیح تمارین توسط پشتیبان و دریافت گواهی نامه برای شما وجود نخواهد داشت.

 

آموزش مدل سازی پایپ لاین در یادگیری ماشین

آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ، از پرطرفدارترین آموزش‌ها است. زیرا با دقت زیادی که این مدلسازی دارد به پیشرفت کسب‌وکارها کمک خواهد کرد. دوره آموزش ماشین لرنینگ در مکتب خونه برگزار می‌شود و شما می‌توانید با شرکت در آن مدلسازی پایپ لاین را یاد بگیرید.

پایپ لاین ماشین لرنینگ چیست؟

پایپ ‌لاین ماشین لرنینگ مجموعه‌ای از مراحل به هم پیوسته است که داده‌های خام را به مدل یادگیری ماشین تبدیل می‌کند. در این فرایند، داده‌های خام ورودی، طی مراحل مختلفی پردازش و آماده می‌شوند. در نهایت، به مدل کارآمد یادگیری ماشین تبدیل می‌شوند که می‌تواند برای حل مسائل مختلف به کار بروند. این مراحل درست مثل مخلوط کردن مواد اولیه کیک، پختن و تزئین کیک است که با ترتیب مشخصی انجام می‌شوند و خروجی هر مرحله، ورودی مرحله‌ی بعدی خواهد بود.

وجود پایپ لاین ماشین لرنینگ در هوش مصنوعی برای ساخت مدل یادگیری ماشین ضروری است. به همین علت متخصصان این حوزه باید به خوبی با آن آشنا باشند. آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ کمک می‌کند تا شما به این مبحث تسلط کافی پیدا کنید.

مراحل اصلی مدلسازی پایپ لاین برای آموزش ماشین لرنینگ چیست؟

معمولاً برای ساخت مدل یادگیری ماشین با پایپ لاین ماشین لرنینگ مراحل زیر باید طی شود:

1. دریافت و بارگذاری داده‌ها: در مرحله اول، داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل از منابع مختلف جمع‌آوری و بارگذاری می‌شود.

2. پیش‌پردازش داده‌ها: داده‌های خام اغلب حاوی خطاها و ناهنجاری‌هایی هستند. در این مرحله، داده‌ها پاکسازی شده و کیفیت آنها برای آموزش مدل افزایش داده می‌شود.

3. مهندسی ویژگی: ویژگی‌ها در واقع ستون‌هایی از داده‌ها هستند که الگوهای مهم را نشان می‌دهند. در این بخش، ویژگی‌های جدیدی از داده‌های موجود استخراج شده یا ویژگی‌های موجود دستکاری می‌شوند تا برای مدل یادگیری قابل فهم باشند.

4. انتخاب ویژگی: گاهی اوقات تعداد ویژگی‌ها بسیار زیاد است. به همین علت باید ویژگی‌های غیرضروری حذف شوند تا مدل با کارایی بیشتری آموزش ببیند. در آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ شما یاد می‌گیرید که چگونه باید ویژگی‌های مناسب را انتخاب کنید.

5. تقسیم داده‌ها: در مرحله بعد داده‌های آماده شده باید به دو قسمت داده‌ی آموزشی و داده‌ی آزمون تقسیم شوند. 

6. انتخاب و آموزش مدل: با توجه به نوع مسئله، الگوریتم مناسب یادگیری ماشین انتخاب خواهد شد. سپس، مدل روی داده‌ی آموزشی، آموزش می‌بیند.

7. ارزیابی مدل: بعد از آموزش مدل، باید عملکرد آن را روی داده‌ی آزمون ارزیابی شود. معیارهای ارزیابی مختلفی هستند که این کار را انجام می‌دهند. 

8. استقرار مدل: بعد از اطمینان از عملکرد خوب مدل ، آن را در یک محیط عملیاتی (مثل وب‌سایت یا اپلیکیشن) مستقر کرده تا بتواند روی داده‌های جدید پیش‌بینی انجام دهد.

9. پایش مداوم مدل: مدل‌های یادگیری ماشین به مرور زمان ممکن است کارایی خود را از دست بدهند. بنابراین، باید عملکرد مدل به‌صورت مداوم بررسی شود.

چرا به آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ نیاز داریم؟

ممکن است فکر کنید انجام مراحل گفته‌شده کار بیهوده‌ای است و می‌توانید بدون پایپ‌لاین به‌صورت دستی روی داده‌ها کار کنید و مدل را بسازید. باید بگوییم بدون وجود آموزش مدل سازی پایپ لاین ماشین لرنینگ این کار بسیار زمان‌بر، پر‌خطا و غیر‌قابل تکرار خواهد بود. پایپ لاین ماشین لرنینگ با خودکارسازی مراحل و ایجاد ساختاری منظم، کمک می‌کند تا مدل‌های ماشین لرنینگ را به شکلی کارآمد، دقیق و قابل تکرار ساخته شوند. به همین دلیل وجود آن در یادگیری ماشین ضروری است.

مدلسازی پایپ‌ لاین و کاربردهای آن در کسب‌وکار

با استفاده از رویکرد پایپ ‌لاین ماشین لرنینگ می‌توان مدل‌های ماشین لرنینگ را به شکلی کارآمد، دقیق و قابل تکرار ساخت. به همین علت مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ در صنایع و حوزه‌های مختلفی کاربرد دارد. برخی از مهم‌ترین کاربردهای این مدلسازی می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

1. تشخیص تقلب

با آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ و استفاده از آن در مؤسسات مالی می‌تون مراحل جمع‌آوری داده‌های تراکنش‌ها، پیش‌پردازش داده‌ها، انتخاب ویژگی‌های موثر و آموزش مدل را به‌صورت سازمان‌یافته انجام داد. با این کار مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند با بررسی الگوهای تراکنش‌های گذشته، مشکوک به تقلب را با دقت زیادی شناسایی کنند.

2. پیشنهاد محصولات مطابق با سلیقه مشتریان

حتماً برای شما هم پیش آمده که در زمان خرید اینترنتی، محصولاتی به شما پیشنهاد شوند که به آن‌ها علاقه دارید. این کار با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و مدلسازی پایپ لاین انجام می‌شود. یعنی این مدل‌ها با بررسی سوابق خرید مشتریان و ویژگی‌های محصولات یاد می‌گیرند که کدام کاربر به چه محصولی نیاز دارد.

3. تشخیص چهره

فرایند سیستم‌های تشخیص چهره به این صورت است که ابتدا تصاویر چهره‌ها را جمع‌آوری کرده و پیش‌پردازش می‌کند. سپس، ویژگی‌های کلیدی چهره‌ها استخراج شده و برای آموزش مدل مورد استفاده قرار می‌گیرند. در نهایت، مدل می‌تواند چهره‌های جدید را با دقت زیاد شناسایی کند. سیستم‌های تشخیص چهره در بسیاری از حوزه‌ها از جمله امنیت و کنترل تردد کاربرد دارند.

4. پیش‌بینی قیمت املاک

یکی دیگر از کاربردهای آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ، پیش‌بینی قیمت املاک است. یعنی مدل‌های یادگیری ماشین با در نظر گرفتن ویژگی‌های مختلف املاک مانند متراژ، موقعیت، تعداد اتاق و ویژگی‌هایی از این دست می‌توانند قیمت احتمالی املاک را پیش‌بینی کنند. به همین علت یادگیری و آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ بسیار مهم دارد.

5. چت‌بات‌های هوشمند 

گفتنی است که چت‌بات‌های هوشمند به‌طور شگفت‌انگیزی در حال جایگزینی با نیروهای انسانی هستند. این چت‌بات‌ها با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین و مدلسازی پایپ‌ لاین، می‌توانند با کاربران به‌صورت طبیعی و هوشمندانه گفتگو کنند. یعنی آن‌ها با جمع‌آوری داده‌های مربوط به مکالمات گذشته یاد می‌گیرد که چگونه به سوالات کاربران پاسخ دهند و مشکلات آن‌ها را برطرف کنند.

6.  بازاریابی و فروش

مدلسازی پایپ لاین می‌تواند با استفاده از داده‌های گذشته الگوهای رفتاری مشتریان را کشف کنند. این اطلاعات می‌تواند در زمان برنامه‌ریزی برای استراتژی کمپین‌های بازاریابی و تبلیغات به کسب‌وکارها کمک کند تا مؤثرتر عمل کنند. همچنین کسب‌وکارها با استفاده از این اطلاعات، می‌توانند در زمان فروش متناسب با الگوهای رفتاری مشتری، برخورد کرده و فروش بهتری داشته باشند.

آیا آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ با پایتون و پروداکشن امکان‌پذیر است؟

برای یادگیری این مدلسازی می‌توانید در آموزش ماشین لرنینگ با پایتون و آموزش مدل سازی پایپ لاین ماشین لرنینگ در پروداکشن شرکت کنید. محیط‌های فوق بهترین ابزار برای مدلسازی پایپ لاین هستند. شما می‌توانید در آموزش رایگان یادگیری ماشین با پایتون شرکت کنید تا بیشتر با این محیط آشنا شوید و بتوانید محیط مورد نظر خود را انتخاب کنید.

آینده آموزش مدل‌ سازی پایپ لاین ماشین لرنینگ چگونه است؟

این دانش نوظهور است و همان‌طور که مشخص است قصد دارد تمامی ابعاد زندگی کاری و شخصی افراد را در بر بگیرد. به همین علت یادگیری ماشین یکی از پرطرفدارترین دانش‌ها در دنیای امروزی است و تقاضا برای استخدام افرادی که دوره آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ را گذرانده‌اند بسیار زیاد است. به همین علت می‌توان گفت این دانش آینده خوبی خواهد داشت. شما می‌توانید با شرکت در آموزش ماشین لرنینگ رایگان بیشتر با این دانش و اهمیتِ آن آشنا شوید.

معرفی دوره آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ مکتب خونه

آموزش مدل سازی پایپ لاین ماشین لرنینگ یک دوره آموزش ماشین لرنینگ است که توسط مکتب خونه برگزار می‌شود. مدرس این دوره Robert Crowe که یکی از دیتاساینتیست‌های معروف است که به کمک و آموزش به برنامه‌نویسان علاقه فراوانی دارد. این دوره را آکادمی DeepLearning.Ai برگزار کرده است که مکتب خونه آن را با زیر نویس فارسی در اختیار شما قرار می‌دهد. مدت زمان دوره 5 ساعت است که شما در این 5 ساعت اطلاعات مفیدی درباره مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ بدست می‌آورید.

سرفصل دوره آموزش مدلسازی پایپ لاین در یادگیری ماشین

سرفصل های این دوره به صورت زیر است:

فصل 1: جستجوی معماری عصبی

فصل 2: مدل تکنیک‌های مدیریت منابع

فصل 3: مدلسازی با کارایی بالا

فصل 4: تحلیل مدل

فصل 5: تفسیرپذیری

آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ برای چه کسانی مناسب است؟

به‌طور کلی، هر کسی که  به یادگیری ماشین و حل مسائل با استفاده از داده‌ها علاقه‌مند است، می‌تواند در دوره آموزش مدلسازی پایپ‌ لاین ماشین لرنینگ شرکت کند. اما این آموزش برای افرادی که در ادامه معرفی می‌شوند بسیار ضروری است.  

●       مهندسان نرم‌افزار که می‌خواهند مهارت‌های خود را در زمینه یادگیری ماشین ارتقا دهند.

●       صاحبان مشاغلی که می‌خواهند خدمات بهتری ارائه کنند و فروش بیشتری داشته باشند.

●       دانشجویان رشته کامپیوتر که قصد دارند وارد حوزه علوم داده و هوش مصنوعی شوند.

آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ در مکتب خونه، راهی برای پیشرفت کسب‌وکار!

برای خودکار کردن فرایندهای پیچیده، استفاده از مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ اهمیت زیادی دارد. این مدل به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا در زمینه‌های مختلف عملکردی بهتر داشته باشند و فروش بیشتری را تجربه کنند. به همین علت آنها به‌دنبال افرادی هستند که در این حوزه تخصص کافی دارند. به همین علت شما با شرکت در آموزش مدلسازی پایپ لاین ماشین لرنینگ مکتب خونه می‌توانید موقعیت شغلی بهتری داشته باشید. پس همین حالا برای افزایش مهارت‌های خود اقدام کنید. همچنین در مکتب خونه انواع دوره آموزش هوش مصنوعی، آموزش یادگیری ماشین و آموزش برنامه نویسی به عنوان پیش نیاز و مکمل این دوره موجود است.

 

poster
پیش‌نمایش دوره
  
برگزار کننده:  DeepLearning.Ai
  
زمان مورد نیاز برای گذراندن دوره:  5 ساعت
مجموع محتوای آموزشی:  5 ساعت ویدئو
 (قابل دانلود می‌باشد)
course-feature   زیرنویس فارسی