كل الدورات
عن الدورة
تركز هذه الدورة على أهمية الاختبار المنظم في أنظمة التعلم الآلي التي تتغير بمرور الوقت. ستتعلم كيف تقوم بتقييم خطوط الأنابيب عبر اختبارات الوحدة والتكامل واختبارات الدخان، إضافة إلى اكتشاف انحراف البيانات في الميزات الأساسية. بغرض ضمان جودة النماذج ومنع تدهور الأداء، ستنشئ مجموعات اختبارات تلقائية للمقارنة مع قواعد البيانات المرجعية. الدورة تقدم مزيجًا من المحاضرات، القراءات، التمارين التطبيقية، والإرشاد المباشر لبناء إطار اختبار فعال وقابل لإعادة الاستخدام يمكن تطبيقه على خطوط إنتاج حقيقية.
ماذا ستتعلم
- تقييم خطوط التعلم الآلي باستخدام اختبارات الوحدة والتكامل والدخان
- اكتشاف انحراف البيانات عبر الميزات الحيوية
- إنشاء مجموعات اختبار انحدار تلقائية للمقارنة مع البيانات المرجعية
- تهيئة مجموعات اختبار منتظمة بواسطة pytest للحفاظ على الجودة
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمفاهيم والمصطلحات المتعلقة
- الاستعداد للممارسة بتمارين تطبيقية أو دراسات حالة
المدرسون
a
ansrsource instructors
ansrsource instructors
المواضيع
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
التعلم الآلي
علوم البيانات
تقييم النماذج
التحقق والتأكد
اختبار البرمجيات
اختبار الأنظمة
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
تطوير البرمجيات
علوم الحاسوب
التعلم الآلي
علوم البيانات
تقييم النماذج
التحقق والتأكد
اختبار البرمجيات
اختبار الأنظمة
Test Automation
Anomaly Detection
إعلان
إعلان