سلام دوستان عزیز
لینک گروه رفع اشکال دورههای هوسم در پیامرسان بله به اسپاتپلیر اضافه شده است.
برای عضویت، به بخش "پیشگفتار"، آیتم "گروه رفع اشکال" مراجعه بفرمایید.
لینک گروه رفع اشکال دورههای هوسم در پیامرسان بله به اسپاتپلیر اضافه شده است. برای عضویت، به بخش "پیشگفتار"، آیتم "گروه رفع اشکال" مراجعه بفرمایید.
چگونه بدون اینترنت بینالملل، پایتون و کتابخانههای پایتونی را نصب کنیم؟ مشاهده آموزش در سایت هوسم: https://howsam.org/install-python-packages-without-internet/ همچنین، این ویدئو به تمامی دورههای هوسم در اسپاتپلیر در بخش "قطعی اینترنت" اضافه شده است.
دوره آموزشی رایگان پایتورچ هوسم تا امروز، بیش از 3500 نفر در این دوره رایگان ثبتنام کردند!این دوره را مشاهده کردید؟ اگر جوابتان خیر هست، اکیدا پیشنهاد میکنیم که برای این دوره 13 ساعته زمان بگذارید. خصوصا آنهایی که میخواهند یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق را شروع کنند. این دوره نقطه شروع خوبی هست. دوره پایتورچ هوسم: کلیک کنید!
چهار ستون یک سیستم یادگیری ماشین قدرتمند وقتی یک سیستم یادگیری ماشین میسازیم، موفقیت فقط در دقت بالای مدل خلاصه نمیشود. یک سیستم حرفهای و قابل اعتماد باید چهار ویژگی کلیدی داشته باشد تا در دنیای واقعی دوام بیاورد. بیایید با این چهار ستون اساسی آشنا شویم:
۱. قابلیت اطمینان (Reliability)
سیستم باید حتی در شرایط نامساعد (مثل خطای سختافزاری یا انسانی) هم به درستی کار کند. مهمتر اینکه، سیستمهای ML میتوانند «بیصدا» شکست بخورند؛ یعنی بدون هیچ ارور یا کرشی، خروجی غلط تولید کنند.مثال: فرض کنید از یک سرویس ترجمه برای زبانی که بلد نیستید استفاده میکنید. ممکن است ترجمه کاملاً اشتباه باشد، اما شما متوجه نمیشوید. سیستم از نظر فنی کار میکند، اما در عمل شکست خورده است.
۲. مقیاسپذیری (Scalability)
سیستم باید بتواند با رشد ترافیک (تعداد کاربران)، پیچیدگی (مدلهای سنگینتر) یا افزایش تعداد مدلها کنار بیاید و منابع خود را به صورت بهینه کم و زیاد کند.مثال: سیستمی که در ساعات اوج مصرف به ۱۰۰ سرور نیاز دارد، باید بتواند در ساعات عادی به ۱۰ سرور کاهش یابد تا هزینهها را کنترل کند، نه اینکه همیشه با ظرفیت حداکثری و پرهزینه کار کند.
۳. قابلیت نگهداری (Maintainability)
تیمهای مختلف (مهندسان ML، مهندسان DevOps و…) باید بتوانند به راحتی روی سیستم کار کنند. این یعنی کدها، دادهها و مدلها باید به خوبی مستندسازی، نسخهبندی و قابل بازتولید باشند.مثال: اگر مهندس اصلی پروژه شرکت را ترک کند، نفر بعدی باید بتواند به لطف مستندات و نسخهبندی کامل، کار را به راحتی ادامه دهد، نه اینکه همه چیز از نو ساخته شود.
۴. انطباقپذیری (Adaptability)
دنیا و دادهها دائماً در حال تغییرند. سیستم باید بتواند به سرعت با این تغییرات (مثلاً تغییر رفتار کاربران یا نیازهای کسبوکار) وفق پیدا کند و بدون اختلال در سرویس، بهروزرسانی شود.مثال: یک مدل تشخیص کلاهبرداری که قبل از یک بحران اقتصادی آموزش دیده، ممکن است با الگوهای خرید جدید کاربران پس از آن دچار خطا شود. یک سیستم انطباقپذیر، به طور مداوم با دادههای جدید بهروز میشود تا دقت خود را حفظ کند.
برگرفته از فصل دوم کتاب ارزشمند «Designing Machine Learning Systems» نوشته Chip Huyen.
#MachineLearning #MLOps #SystemDesign #DataScience #یادگیری_ماشین #طراحی_سیستم
وبینار نقشه راه هوش مصنوعی 2026
در این وبینار به سه موضوع مهم خواهیم پرداخت: نقشه راه مبتنی بر بازار کار ۲۰۲۶ معرفی شاخه جدید و پرتقاضای «مهندسی هوش مصنوعی» بررسی تلهها و اشتباهات مهلک در مسیر یادگیری
تاریخ و زمان وبینار: دوشنبه 4 خرداد ساعت 20-22
🧍ظرفیت وبینار: 100 نفر باتوجه به اینکه ظرفیت وبینار محدود است، لطفا درصورتیکه واقعا در جلسه آنلاین حاضر میشوید، در وبینار ثبتنام کنید.
برای ثبتنام کلیک کنید!
در این وبینار به سه موضوع مهم خواهیم پرداخت: نقشه راه مبتنی بر بازار کار ۲۰۲۶ معرفی شاخه جدید و پرتقاضای «مهندسی هوش مصنوعی» بررسی تلهها و اشتباهات مهلک در مسیر یادگیری تاریخ و زمان وبینار: دوشنبه 4 خرداد ساعت 20-22🧍ظرفیت وبینار: 100 نفر
باتوجه به اینکه ظرفیت وبینار محدود است، لطفا درصورتیکه واقعا در جلسه آنلاین حاضر میشوید، در وبینار ثبتنام کنید. برای ثبتنام کلیک کنید!
دو فصل اول این کتاب رو خوندم؛ برای من بسیار آموزنده و پرنکته بود. چقدر خانم Chip Huyen کتابهای خوبی نوشته. کتاب AI Engineering رو هم خیلی دوست داشتم.
مباحثی که در این کتاب مطرح میشه، معمولا در دورههای یادگیری ماشین گفته نمیشه. تمرکز کتاب روی مباحث توسعه محصول هست. دائما به تجربههایی عملی اشاره میکنه و موقع خوندن کتاب حس میکنی وقت مشاوره از مدرس کتاب گرفتی.
یکسری از دانشجوهام از من میپرسن که بعد دوره یادگیری ماشین هوسم چی بخونیم؟ باید چنین کتابی بخونی یا دورهای با این موضوع بگذرونی.
مباحثی که در این کتاب مطرح میشه، معمولا در دورههای یادگیری ماشین گفته نمیشه. تمرکز کتاب روی مباحث توسعه محصول هست. دائما به تجربههایی عملی اشاره میکنه و موقع خوندن کتاب حس میکنی وقت مشاوره از مدرس کتاب گرفتی.
یکسری از دانشجوهام از من میپرسن که بعد دوره یادگیری ماشین هوسم چی بخونیم؟ باید چنین کتابی بخونی یا دورهای با این موضوع بگذرونی.