كل الدورات
عن الدورة
يتناول هذا المساق القصير التحديات الشائعة التي تؤدي لفشل نماذج التعلم الآلي في البيئات الإنتاجية، مثل الانحراف غير المدار للبيانات والإطلاقات غير الآمنة وفشل مراقبة خطوط إعادة التدريب. يهدف المساق إلى مساعدة محترفي التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في تطبيق إدارة دورة حياة النماذج بشكل مؤتمت وموثوق من خلال عمليات التكامل المستمر والتسليم المستمر (CI/CD)، الفحوصات التنظيمية، وإعادة التدريب عند اكتشاف انحرافات الأداء. يتعلم المشاركون تحليل سجلات التشغيل لتحديد مشكلات الأداء، تطبيق آليات حوكمة مسؤولة مثل فحوصات العدالة والشرح، وضمان أنظمة تراقب تلقائيًا انحراف البيانات وتطلق التدريب الجديد للنماذج للحفاظ على دقتها. المساق يعزز الرؤية الشاملة والشفافية مع تمكين تتبع الإصدارات وسجلات التدقيق لتحسين الموثوقية واستكشاف الأخطاء سريعًا.
ماذا ستتعلم
- تحليل سجلات تشغيل خطوط الأنابيب لتحديد مشكلات الأداء
- أتمتة الفحوصات التنظيمية لضمان العدالة والسلامة
- مراقبة انحراف البيانات وتشغيل إعادة التدريب تلقائيًا للحفاظ على دقة النماذج
- تطبيق مراقبة شاملة مع تتبع الإصدارات وسجلات التدقيق لتحسين الموثوقية
المتطلبات المسبقة
- الإلمام الأساسي بالمفاهيم والمصطلحات الشائعة في التعلم الآلي
- الاستعداد للتمرين من خلال تطبيقات عملية أو حالات دراسية
المدرسون
H
Hurix Digital
المواضيع
التعلم الآلي
علوم البيانات
عمليات التعلم الآلي
التكامل المستمر
المراقبة المستمرة
نشر النماذج
الذكاء الاصطناعي المسؤول
تحليل الأداء
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علوم البيانات
عمليات التعلم الآلي
التكامل المستمر
المراقبة المستمرة
نشر النماذج
الذكاء الاصطناعي المسؤول
تحليل الأداء
Model Evaluation
Data Governance
إعلان
إعلان