Udemy Create And Deploy Deep Learning Project Web Apps

آموزش استفاده از پروژه های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق با پایتون در هروکو را بیاموزید. چگونگی ادغام مدل در سیستم های تجاری شما نیاز به برنامه ریزی دقیق دارد. این امر در حالت ایده آل باید قبل از شروع هرگونه توسعه اتفاق بیفتد تنظیم مشکلی که سعی در حل آن دارید و محدودیتهایی که مدلها باید تحت آن کار کنند بهترین استراتژی استقرار را تعیین می کند. مدل ها از چند طریق می توانند در برنامه ها ادغام شوند. یک راه این است که مدل به عنوان سرویس ابری جداگانه اجرا شود. برنامه هایی که نیاز به استفاده از مدل دارند می توانند از طریق شبکه به آن دسترسی پیدا کنند. روش دیگر این است که مدل کاملاً در خود برنامه ادغام شود. در این حالت ، بسیاری از منابع محاسباتی مشابه را به اشتراک می گذارد. استفاده از مدل های یادگیری ماشین به معنای عملیاتی کردن مدل آموزش دیده شما برای تحقق مورد استفاده تجاری آن است. اگر مدل شما ایمیل های هرزنامه را شناسایی کند ، عملیاتی کردن این مدل به معنای یکپارچه سازی آن در گردش کار ایمیل شرکت شما است به طور یکپارچه بنابراین دفعه دیگر که نامه های هرزنامه را دریافت می کنید ، به طور خودکار در این دسته بندی می شوند. این مرحله به عنوان تولید مدل نیز شناخته می شود. مدلهای یادگیری ماشینی زمانی به کار می روند که در مرحله توسعه موفق باشند – جایی که دقت در مجموعه داده ای که برای توسعه استفاده نشده است قابل قبول است (همچنین به عنوان داده های اعتبار سنجی شناخته می شود) و عیب های شناخته شده باید قبل از استفاده به وضوح ثبت شود. حتی اگر مدل شناسایی هرزنامه شما ۹۸٪ دقت داشته باشد ، به این معنی نیست که عالی است. همیشه برخی بخش ها ناهمواری وجود دارد و این اطلاعات باید به طور واضح و مستند برای بهبود در آینده ثبت شود. به عنوان مثال ایمیل هایی که در عنوان موضوع عبارت “ذخیره تاریخ” را ذخیره می کنند ممکن است همیشه منجر به پیش بینی هرزنامه شوند – حتی اگر اینگونه نباشد. اگرچه این ایده آل نیست ، اما استفاده از برخی از این خطاهای شناخته شده لزوماً یک معامله کننده نیست ، تا زمانی که بتوانید عملکرد آن را با گذشت زمان بهبود ببخشید. به عنوان مثال در شناسایی معاملات جعلی کارت اعتباری ، ما نیاز به تأیید فوری درباره قانونی بودن یک معامله داریم. نمی توانید مدلی را پیش بینی کنید که امروز یا فقط فردا در دسترس باشد مدل باید کاملاً در برنامه پردازش کارت اعتباری ادغام شود و بتواند بلافاصله پیش بینی ها را ارائه دهد. اگر از طریق شبکه باشد ، باید حداقل تاخیر در شبکه داشته باشد. برای برخی از برنامه ها ، زمان مهم نیست. بنابراین می توانیم منتظر بمانیم تا مقدار مشخصی از داده ها “جمع شوند” قبل از اینکه مدل یادگیری ماشین بر روی آن داده ها اجرا شود. از این به عنوان پردازش دسته ای یاد می شود. به عنوان مثال ، توصیه هایی که از یک فروشگاه می بینید ممکن است یک یا دو روز ثابت بمانند. دلیل این امر این است که توصیه ها فقط به صورت دوره ای “آپدیت می شوند”. حتی اگر مدل های یادگیری ماشین کند باشند ، تا زمانی که توصیه ها در محدوده زمانی مورد انتظار تجدید شوند ، تأثیر زیادی ندارد.

• آنچه در دوره Udemy Create And Deploy Deep Learning Project Web Apps خواهید آموخت :
• ساخت مدل های یادگیری عمیق
• استقرار برنامه های یادگیری عمیق
• این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
• مبتدیان در یادگیری ماشین

 

• What you’ll learn
• Build Deep Learning Models
• Deployment Of Deep Learning Applications
• Requirements
• Knowledge Of Deep LearningKnowledge Of Machine Learning