كل الدورات
عن الدورة
يغطي هذا المساق متوسط المستوى مهارات التحقق من نماذج التعلم الآلي وتحليل أداء النماذج بعد إصدارها ومراقبة استقرارها في بيئات الإنتاج. يتعلم المتعلمون كيفية اختبار نماذج التمرير باستخدام مجموعات بيانات احتياطية، تحليل نتائج اختبارات A/B ونشر الظل لتقييم التحسينات في الأداء، ومراقبة تغيرات البيانات والتنبؤات من خلال مؤشرات عملية مثل صباحة مؤشر انحراف التوزيع. تعتمد آليات التعليم على مقاطع فيديو قصيرة، مناقشات إرشادية، وأنشطة تطبيقية تسمح بالتدريب على اتخاذ قرارات واقعية تحاكي بيئة العمل الفعلية. يهدف المساق إلى تعزيز مهارات المراقبة المستمرة لضمان جودة واستقرار نماذج التعلم الآلي في البيئات الحية.
ماذا ستتعلم
- التحقق من صحة النماذج باستخدام مجموعات بيانات احتياطية
- تحليل نتائج اختبارات A/B ونشر الظل لتقييم الأداء
- مراقبة انحرافات البيانات والتنبؤات باستخدام مؤشرات محددة
- تطوير مهارات اتخاذ القرارات البيعية في بيئة الإنتاج
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بمفاهيم التعلم الآلي وأدوات المراقبة
- القدرة على المشاركة في تدريبات عملية وتطبيقية
المدرسون
a
ansrsource instructors
ansrsource instructors
المواضيع
التعلم الآلي
علوم البيانات
إدارة البيانات
تكنولوجيا المعلومات
تحليل الأداء
التجارب العلمية
التحقق والتقييم
التواصل التقني
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علوم البيانات
إدارة البيانات
تكنولوجيا المعلومات
تحليل الأداء
التجارب العلمية
التحقق والتقييم
التواصل التقني
Benchmarking
Performance Testing
إعلان
إعلان