هندسة الميزات وتقييم النماذج للإنتاج

تركز هذه الدورة على توفير المعرفة الهندسية اللازمة للانتقال من تجارب النماذج العشوائية إلى أنظمة تعلم آلي قابلة للإنتاج وموثوقة. يتعلم المشاركون كيفية بناء قنوات هندسة ميزات قوية وقابلة لإعادة الإنتاج باستخدام ColumnTransformer من مكتبة scikit-learn، لمعالجة البيانات الرقمية والفئوية والنصية ضمن سير عمل واحد. كذلك، يتم التركيز على تقييم التجارب وتحليل منحنيات التدريب والتحقق باستخدام TensorBoard لتشخيص مشاكل مثل الإفراط في التكيف وتحليل التنازلات في الأداء. الدورة تتضمن إعداد تقارير شاملة لتقييم الميزات والنماذج، وتمكن المشاركين من اتخاذ قرارات مبنية على بيانات لاختيار النموذج المناسب للإنتاج، مع تقديم مهارات متقدمة في هندسة وتقييم نظم تعلم آلي عالية الجودة.

• بناء قنوات هندسة ميزات قابلة للإعادة والتكرار باستخدام scikit-learn
• تقييم تجارب تعلم الآلة باستخدام أدوات MLOps
• تحليل مشكلات التدريب مثل الإفراط في التكيف عبر TensorBoard
• إنشاء تقارير تقييم شاملة لاختيار نماذج جاهزة للإنتاج

• معرفة أساسية بمفاهيم التعلم الآلي والأدوات البرمجية
• الاستعداد للتطبيق العملي والتدريب