عمليات تعلم الآلة على أزور: أتمتة خط أنابيب البيانات وتحسينه

تفشل معظم مشاريع علم البيانات لأسباب متعددة، لكن أحد أهم الأسباب هو صعوبة النشر والتشغيل في بيئات الإنتاج. ومن العناصر الأساسية لحل مشكلة النشر فهم كيفية أتمتة وظائف خط أنابيب البيانات لديك، وكيفية تحسين أدائه بشكل مستمر. لهذا طوّرنا هذه الدورة: «عمليات تعلم الآلة 2 (Azure): أتمتة خط أنابيب البيانات وتحسينه باستخدام Microsoft Azure Machine Learning». ستتعلم في هذه الدورة كيفية إعداد مراقبة آلية لخط أنابيب البيانات الخاص بالتنبؤ. فمع مرور الوقت قد تتأثر جودة النموذج واستقراره بسبب ظواهر مثل انجراف البيانات (Data Drift) وانجراف النموذج (Model Drift) وحلقات التغذية الراجعة (Feedback Loops). ستتعلم كيف تراقب هذه الظواهر وتكتشفها مبكراً، ولماذا تؤدي إلى تدهور الأداء أو عدم استقرار النتائج. كما ستتعرف على كيفية إعداد المشغلات (Triggers) والإنذارات (Alarms) بحيث يتم تنبيه المشغلين وفرق التشغيل عند ظهور مؤشرات على عدم الاستقرار أو تراجع الأداء، مما يتيح التعامل السريع مع المشكلات قبل أن تؤثر على المستخدمين أو قرارات العمل. وستغطي الدورة أيضاً جانباً من الاعتبارات الأخلاقية المرتبطة بتشغيل نماذج تعلم الآلة في الإنتاج، وكيفية التعامل مع المخاطر ذات الصلة ضمن سياق خط الأنابيب. بنهاية الدورة ستكون قادراً على بناء نهج تشغيلي أكثر نضجاً لخطوط الأنابيب على Azure ML، يجمع بين الأتمتة والمراقبة والتحسين المستمر لدعم نماذج تنبؤية أكثر موثوقية واستدامة.

• كيفية تلبية المتطلبات المختلفة لتدريب النموذج مقابل متطلبات الاستدلال (Inference) داخل خط الأنابيب
• كيفية التحقق من انجراف النموذج وانجراف البيانات وحلقات التغذية الراجعة
• كيفية تطبيق مبادئ التكامل المستمر (CI) والتسليم المستمر (CDE) والنشر المستمر (CD)

• التحليلات التنبؤية: تقنيات النمذجة الأساسية
• عمليات تعلم الآلة 1 (Azure): نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الإنتاج باستخدام Microsoft Azure Machine Learning