آموزش MLOps و استقرار مدل با FastAPI Streamlit MLflow
همراه با زیرنویس فارسی ♻
این دوره جامع، استقرار و مدیریت مدل‌های یادگیری ماشین را با ابزارهای مدرن مانند FastAPI، Streamlit و MLflow آموزش می‌دهد. در قالب پروژه‌های عملی مانند پیش‌بینی قیمت بلیط و تشخیص زلزله، مفاهیم MLOps به صورت گام‌به‌گام ارائه شده است.
🎓 استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و MLOps به‌صورت عملی
به دوره‌ای خوش آمدید که دنیای استقرار مدل‌های ML و MLOps را برای شما کاربردی و لذت‌بخش می‌کند! 🌟
📚 در این دوره چه می‌آموزید؟
- ✅ آشنایی با اصول اولیه استقرار مدل‌های یادگیری ماشین و MLOps
- ✅ ساخت مدل تشخیص زلزله با Random Forest
- ✅ ساخت مدل پیش‌بینی قیمت بلیط هواپیما با Decision Tree Regressor
- ✅ استقرار مدل‌ها با ابزارهای محبوب: Gradio، Streamlit، Flask، FastAPI و Dash
- ✅ میزبانی مدل در Hugging Face Spaces
- ✅ ردیابی و نظارت بر عملکرد مدل با MLflow
- ✅ بسته‌بندی مدل‌ها برای استقرار آسان‌تر
- ✅ انجام افزایش داده و تولید داده‌های مصنوعی
- ✅ نظارت بر کیفیت داده‌ها و آموزش مجدد مدل
- ✅ اتوماسیون فرآیند آموزش مجدد با Apache Airflow
🎯 این دوره مناسب چه کسانی است؟
اگر به‌عنوان مهندس ML یا دانشمند داده علاقه‌مند به استقرار مدل‌ها و نظارت بر عملکرد آن‌ها هستید، این دوره برای شما طراحی شده است! 💼
🚀 چرا این دوره مهم است؟
یادگیری استقرار مدل به شما امکان می‌دهد مدل‌های خود را در دسترس دیگران قرار دهید و از آن‌ها در دنیای واقعی استفاده کنید. 🔥
📋 پیش‌نیازها
- 🟡 آشنایی اولیه با پایتون
- 🟢 بدون نیاز به تجربه قبلی در استقرار مدل!
📅 تاریخ انتشار: 11/2025
👨🏫 مدرس: مسیح راهارجا
📺 فرمت: MP4 | ویدئو: h264, 1280x720 | صدا: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
⏱️ مدت دوره: 21 سخنرانی (4 ساعت و 35 دقیقه) | 📦 حجم: 1.85 گیگابایت
💬 در صورت وجود any سوال یا مشکل در دانلود، خوشحال می‌شوم کمک کنم!
⚡ برای دریافت سرعت دانلود بالا و حمایت از ما، می‌توانید از لینک‌های ویژه ما استفاده کنید.
🌟 یادگیری لذت‌بخشی داشته باشید!
برای ارسال نظر لازم است وارد سایت شوید.
هنوز نظری ثبت نشده است. اولین نفری باشید که نظر می‌دهد!