آسان‌جو
راهنمای کاربردی
راهنمای ساخت Pipeline داده برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین
مقدمه
این کتابچه به شما کمک می‌کند یک جریان داده خودکار، قابل‌اعتماد و مقیاس‌پذیر برای آموزش مدل‌های یادگیری ماشین طراحی کنید — از جمع‌آوری داده تا آماده‌سازی و مانیتورینگ.

توجه: محصولات ارائه‌شده در آسان‌جو کتاب چاپی یا pdf یا اثر حجیم دانشگاهی نیستند، بلکه «کتابچه الکترونیکی کاربردی» محسوب می‌شوند که در قالب پرسش و پاسخ‌های کاربردی برای استفاده سریع کاربران در مسائل روزمره پس از خرید عرضه می‌گردند.

فهرست

۱.۱
pipeline داده چیست و چرا اهمیت دارد؟
۲.۱
چطور نیازهای پروژه را برای pipeline مشخص کنیم؟
۳.۱
چه خطاهایی در طراحی pipeline رایج است؟

۱.۲
کدام ابزارها برای ساخت pipeline مناسب‌اند؟
۲.۲
چطور داده‌ها را تمیز و آماده کنیم؟
۳.۲
چگونه pipeline خود را خودکار کنیم؟

۱.۳
چطور سلامت pipeline را بررسی کنیم؟
۲.۳
چطور عملکرد pipeline را بهبود دهیم؟
۳.۳
چطور از شکست pipeline جلوگیری کنیم؟

۱.۴
چطور داده را برای مدل آماده کنیم؟
۲.۴
چطور pipeline را به مدل متصل کنیم؟
۳.۴
چطور pipeline داده را با MLOps یکپارچه کنیم؟
دسترسی سریع پس از خرید

دسترسی سریع پس از خرید

کتاب‌های مرتبط

سایر کتاب‌ها در موضوعات مرتبط

راهنمای تضمین کیفیت داده در پروژه‌های یادگیری ماشین
راهنمای پایش و مانیتورینگ پایپ‌لاین‌های داده
راهنمای انتخاب معماری داده مناسب برای پروژه‌های هوش مصنوعی
راهنمای انتخاب ابزارهای زیرساختی در مهندسی داده (Airflow، Spark، dbt، Kafka و...)
راهنمای رعایت قوانین حریم خصوصی و GDPR در داده‌های هوش مصنوعی
راهنمای امنیت داده و مدیریت دسترسی در زیرساخت‌های هوش مصنوعی
راهنمای مقیاس‌پذیری زیرساخت داده
راهنمای کاهش هزینه در زیرساخت داده ابری
راهنمای طراحی مدل‌های پیش‌بینی کسب‌وکار
راهنمای شروع یادگیری بینایی ماشین از صفر