تتبع وتقييم تجارب نماذج التعلم الآلي

تعد هذه الدورة مهمة للمهندسين وعلماء البيانات والمتخصصين في عمليات التعلم الآلي (MLOps) الذين يسعون لتحسين أسلوبهم من البرمجة العابرة إلى اتباع منهجية منظمة واحترافية لإدارة تجارب النماذج. توفر الدورة ممارسات أساسية لبناء سير عمل قابل للتدقيق والتعاون، مما يضمن أن تكون كل النماذج المنتجة قابلة لإعادة الإنتاج والتتبع وجاهزة للاستخدام في البيئات الحقيقية. يتعاون المتعلمون مع أدوات معيارية مثل Data Version Control (DVC) وWeights & Biases (W&B) لإصدار نسخ من البيانات والنماذج، وتسجيل كافة المعاملات والمتغيرات بطريقة منهجية. كما يشمل المحتوى إطار تقييم متوازن للنماذج يأخذ بعين الاعتبار ليس فقط الدقة لكن عوامل تشغيلية هامة مثل زمن الاستجابة وحجم الذاكرة. تقدم الدورة دعمًا عمليًا يشكل أداتك الشاملة لإدارة دورة حياة التعلم الآلي بوضوح وفعالية.

• تتبع وتقييم تجارب التعلم الآلي باستخدام DVC وW&B
• استخدام DVC لإصدار نسخ من البيانات والنماذج بشكل منهجي
• تطبيق إطار تقييم شامل لاختيار النماذج بناءً على الأداء والقيود التشغيلية
• إدارة دورة حياة التعلم الآلي بشكل رسمي وقابل للتعاون

• المعرفة الأساسية بالمفاهيم والمصطلحات
• الاستعداد للتطبيق العملي وتمارين الحالة