نشر نماذج تعلم الآلة

في عالم البيانات الحديث، لا يكفي بناء نماذج تعلم الآلة فحسب، بل إن الخطوة الأهم هي القدرة على نشر هذه النماذج وتشغيلها في بيئات الإنتاج الحقيقية لكي يستفيد منها المستخدمون النهائيون. تركز هذه الدورة التدريبية على تعليمك كيفية بناء أنظمة التوصية (Recommender Systems)، والتي ستكون المحور الأساسي لمشروع التخرج (Capstone Project)، بالإضافة إلى التعمق في التحديات والحلول المتعلقة بنشر منتجات البيانات. بحلول نهاية هذه الدورة، ستكتسب القدرة على بناء نظام توصية متكامل وعملي، سواء كان ذلك للتنبؤ بتقييمات المستخدمين للعناصر المختلفة، أو لتوليد قوائم ذكية بالمنتجات ذات الصلة. علاوة على ذلك، ستفهم بعمق الأدوات والتقنيات الأساسية المطلوبة لنشر مثل هذه الأنظمة لتعمل بكفاءة وفعالية عند التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة من العالم الحقيقي. تغطي الدورة مجموعة متنوعة من المهارات الأساسية في هذا المجال، بدءاً من معالجة البيانات وتحويلها والنمذجة التنبؤية، وصولاً إلى استخدام أطر عمل خوادم الويب بلغة بايثون مثل Flask و Django و Dash. كما ستتعلم أفضل الممارسات المتعلقة بعمليات تعلم الآلة (MLOps)، وكيفية أتمتة خطوات النشر من خلال كتابة نصوص النشر (Deployment Scripts)، وتسلسل النماذج (Serializing Models) لحفظها واستدعائها، بالإضافة إلى بناء واجهات برمجة التطبيقات (APIs). تُعد هذه الدورة هي الدورة الختامية في مسار منتجات بيانات بايثون، وهي مصممة لتزويدك بكل ما تحتاجه لتحويل مشاريعك الأكاديمية إلى منتجات بيانات قابلة للاستخدام على نطاق واسع.

• فهم هيكلة المشاريع لتطبيقات البيانات التفاعلية باستخدام بايثون
• استخدام أطر عمل خوادم الويب في بايثون مثل Flask و Django و Dash
• تطبيق أفضل الممارسات لنشر نماذج تعلم الآلة ومراقبة أدائها
• إنشاء نصوص النشر البرمجية، وتسلسل النماذج، وبناء واجهات برمجة التطبيقات (APIs)