🌟 کتابچه MLOps دیتا بریکس | The Big Book of MLOps

📘 این کتابچه که توسط Databricks در سال 2023 منتشر شده، راهنمای جامع و کاربردی برای بهینه‌سازی فرآیندهای عملیات ماشین‌ یادگیری (MLOps) است. این کتاب به شما کمک می‌کند تا سیستم‌های ML را به طور موثرتری ایجاد، استقرار و نگهداری کنید.

🔍 سرفصل‌ها شامل:

🏗 معماری مرجع (Reference Architecture)
🖥 الگوهای استقرار ML (ML Deployment Patterns)
📊 سرویس‌دهی مدل‌ها (Model Serving)
📈 نظارت بر دریاچه‌داده‌ها (Lakehouse Monitoring)
🧠 LLMOps: عملیات مدل‌های زبان بزرگ (LLMOps)
⚙️ مهندسی داده (Data Engineering)
📚 تصمیم‌گیری‌های طراحی (Design Decisions)
🚀 استقرار در محیط‌های مختلف (Development, Staging, Production)
🧪 آزمایش و استنتاج (Experimentation and Inference)



#MLOps #یادگیری_ماشین #کتاب_الکترونیک #تحلیل_داده #هوش_مصنوعی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science #دیتا‌پلاس‌ساینس

🚀 راهنمای جامع عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

🔧 این مستند، راهنمایی کامل برای پیاده‌سازی و مدیریت عملیات یادگیری ماشین (MLOps) ارائه می‌دهد. MLOps ترکیبی از DevOps و Machine Learning است که هدف آن تسهیل فرآیندهای توسعه، آزمایش، استقرار و نگهداری مدل‌های یادگیری ماشین است.

⏩ در این راهنما، موضوعاتی مانند افزایش سرعت تکرار در توسعه سیستم‌های ML، اتوماتیک‌سازی تست و استقرار، مدیریت تغییرات در کد و داده‌ها، نسخه‌بندی دارایی‌های ML، و نظارت بر مدل‌ها و ویژگی‌ها به صورت کامل توضیح داده شده است.

💼 همچنین، بهترین روش‌ها برای کاهش خطاهای مدلی، پیشگیری از بایاس و مدیریت تغییرات داده ارائه شده است.


#MLOps #یادگیری_ماشین #DevOps #مدیریت_مدل #تست_اتوماتیک #نسخه_بندی

➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
برای آموزش علم داده به جمع ما بپیوندید: 👇

📊👨‍🏫 @DataPlusScience | @Data➕Science

‏🤖 مجموعه‌ای جامع از منابع یادگیری ماشین
‏این مخزن، مجموعه‌ای عظیم از منابع سازمان‌یافته در زمینه‌های یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و هوش مصنوعی است که به جای جستجوهای بی‌پایان، دسترسی سریع به دسته‌بندی‌های مختلف را فراهم می‌کند. 📚
‏این مجموعه شامل بخش‌هایی چون مبانی یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و معماری‌های مدرن، وظایف و حوزه‌های کاربردی، مجموعه داده‌ها، کتابخانه‌ها و ابزارها، انصاف و اخلاق در هوش مصنوعی، و تولید و عملیات یادگیری ماشین (MLOps) می‌شود. 📊
‏هر لینک دارای توضیحات کوتاهی است تا به سرعت بتوانید ارزش آن را تشخیص دهید و همچنین مجموعه‌هایی که بیش از یک سال به‌روزرسانی نشده‌اند، با آیکون مشخصی علامت‌گذاری شده‌اند. ⚠️

‏📖 Awesome Machine Learning Resources

📊 Data➕Science 🇮🇷 — هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#معرفی #MLOps

‏🛠 مجموعه جامع منابع کاربردی MLOps

‏برای کسانی که می‌خواهند فراتر از آموزش ساده مدل‌ها قدم بردارند و وارد دنیای استقرار (Deployment) و مدیریت عملیاتی آن‌ها در دنیای واقعی شوند، این ابزار بسیار ارزشمند است.

‏مخزن گیت‌هاب awesome-mlops مجموعه‌ای از بهترین منابع، ابزارها و الگوها را در زمینه‌های زیر گردآوری کرده است:

‏• استقرار و مانیتورینگ مدل‌ها (Deployment & Monitoring)
‏• خودکارسازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین (ML Pipelines)
‏• پیاده‌سازی فرآیندهای CI/CD در پروژه‌های هوش مصنوعی

‏این مرجع کاربردی به شما کمک می‌کند تا مدل‌های خود را از محیط آزمایشی به یک سیستم پایدار، ایمن و مقیاس‌پذیر در خط تولید (Production) منتقل کنید.

📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما

#MLOps #awesome_mlops

‏📚 کتاب الگوهای طراحی یادگیری ماشین

‏کتاب «Machine Learning Design Patterns» که توسط انتشارات O'REILLY منتشر شده، به بررسی راهکارهای عملی برای چالش‌های رایج در پروژه‌های هوش مصنوعی می‌پردازد.

‏نویسندگان این کتاب، Valliappa Lakshmanan، Sara Robinson و Michael Munn، تجربیات خود را در سه حوزه اصلی متمرکز کرده‌اند:

‏* آماده‌سازی داده‌ها
‏* ساخت مدل
‏* مدیریت MLOps

‏این کتاب برای توسعه‌دهندگان و مهندسان داده‌ای مناسب است که به دنبال پیاده‌سازی اصولی و مقیاس‌پذیر در چرخه‌ حیات پروژه‌های یادگیری ماشین هستند. مطالب این منبع به جای تئوری‌های انتزاعی، بر ارائه الگوهای تکرارپذیر برای رفع مشکلات فنی در محیط‌های عملیاتی تمرکز دارد.

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#MLOps #MachineLearningDesignPatterns