📹 تحولی در ویرایش ویدیو برای سازندگان محتوا با ابزار هوش مصنوعی Capte

🔴اگر شما هم سازنده محتوا هستید، Capte دقیقاً همون چیزیه که بهش نیاز دارید. Capte یک پلتفرم هوش مصنوعی پیشرفتس که تو کمترین زمان ممکن، ویدیوهای شما رو رونویسی، زیرنویس و ترجمه می‌کنه و با افزودن زیرنویس‌های استایل‌دار، ایموجی‌های جذاب و انیمیشن‌های پویا، محتوای شما رو به سطح دیگه‌ای میبره.

🔴به علاوه Capte به شما این امکان رو میده که ویدیوهای طولانی رو به کلیپ‌های کوتاه و تاثیرگذار تبدیل کنید. این کلیپ‌ها با کیفیت خیره‌کننده HD یا 4K قابل خروجی گرفتن هستن

• سرعت و دقت بالا
• کیفیت بالای خروجی ها
• رابط کاربری ساده و استفاده‌ای آسان
• شخصی‌سازی گسترده

#ابزار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📉تحلیلگران: هوش مصنوعی می‌تونه ١٢ میلیون نفر رو تا سال ٢٠٣٠ مجبور به تغییر شغل کنه

🔻مدیرعامل مؤسسه مکینزی (McKinsey) تخمین می‌زنه که تا سال ۲۰۳۰ حدود ۱۲ میلیون نفر نیروی کار به کسب مهارت‌های جدید و یافتن شغل تازه نیاز پیدا میکنن؛ این رقم تقریباً به همون اندازه تغییر شغلیه که در همه‌گیری کرونا رخ داد.

🔻مؤسسه مکینزی تخمین می‌زنه تا پایان این دهه میلادی، ممکنه ۶۳۰ هزار صندوق‌دار، ۷۱۰ هزار دستیار اداری و ۸۳۰ هزار فروشنده شغلشون رو از دست بدن. سال ۲۰۲۳ این شرکت در تحقیقی اعلام کرد ۱.۶ میلیون نفر از کارمندان تمام صنایع اخراج می‌شن.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

💥از جرقه‌ای در ژاپن تا طوفانی در جهان: ماجرای تحول آفرین هوش مصنوعی

⚫️جالبه بدونید که هوش مصنوعی که این روزها همه جا ازش حرف می‌زنن، اولین بار در سال ۱۹۸۰ تو یه شرکت ژاپنی به اسم فانوک (FANUC) پا به صنعت گذاشت. در اون زمان، نه خبری از گوشی‌های هوشمند بود و نه اینترنت به شکل امروزی‌ش، اما همین شرکت کوچیک تو ژاپن یه حرکت انقلابی زد که مسیر تکنولوژی رو برای همیشه تغییر داد.

⚫️تصور کنید تو یه کارگاه صنعتی شلوغ در ژاپن، جایی که کارگران با دقت و زحمت زیاد قطعات مختلف رو تولید می‌کردن، یه گروه از مهندسان نابغه به این فکر افتادن که چطوری می‌شه ماشین‌ها رو به اندازه‌ی آدم‌ها باهوش کرد. تو همون لحظه بود که جرقه‌ی یه ایده بزرگ تو ذهنشون زده شد: ربات‌هایی که می‌تونن فکر کنن!

⚫️با تلاش و پشتکار، این مهندسان اولین سیستم کنترل عددی کامپیوتری (CNC) رو ساختن که می‌تونست با استفاده از هوش مصنوعی، فرآیندهای تولید رو به صورت خودکار انجام بده. فکرش رو بکنید، ماشین‌هایی که خودشون می‌فهمن کجا اشتباه می‌کنن و حتی می‌تونن راه‌حل‌ها رو پیش‌بینی کنن!

⚫️این حرکت فانوک یه تحول بزرگ بود. ربات‌ها حالا می‌تونستن بدون نیاز به نظارت دائم انسان، با دقت و سرعت بیشتری کارها رو انجام بدن. این تکنولوژی باعث شد که هزینه‌های تولید پایین بیاد و کیفیت محصولات به طور چشمگیری بالا بره. به سرعت، شرکت‌های دیگه هم فهمیدن که باید پا به این مسیر جدید بذارن.

⚫️وقتی خبر این موفقیت پیچید، دنیا به تکاپو افتاد. کشورها و شرکت‌های زیادی از سراسر جهان شروع به سرمایه‌گذاری در تحقیق و توسعه هوش مصنوعی کردن. کم کم، این فناوری به حوزه‌های مختلفی نفوذ کرد، از خودروهای خودران گرفته تا ابزارهای پزشکی پیشرفته.

⚫️حالا که بیش از ۴۰ سال از اون ماجرای ابتدایی می‌گذره، هوش مصنوعی تبدیل به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی ما شده. شرکت‌هایی مثل فانوک همچنان در خط مقدم این تکنولوژی هستن و هر روز با معرفی ابزارها و تکنولوژی‌های جدید، در حال شکل‌دادن به دنیای آینده هستن. اونا با ترکیب خلاقیت انسانی و قدرت هوش مصنوعی، به ما یادآوری می‌کنن که آینده‌ای پر از شگفتی و نوآوری در انتظارمونه.

#هوش_مصنوعی
#صنعت

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📚الگوریتم های یادگیری ماشین (قسمت سی دوم)

✔️الگوریتم SVM(درس پنجم)

🟣با این الگوریتم میتوان خوش خیم یا بدخیم بودن سرطان رو پیش بینی کرد. استفاده از داده‌ها در مورد بیماران مبتلا به سرطان، به پزشکان کمک میکنه تا موارد بدخیم رو از هم متمایز کنن.

مراحل:

1️⃣.مجموعه داده سرطان سینه رو از sklearn.datasets بارگیری میکنیم.

2️⃣.ویژگی‌های ورودی و متغیرهای هدف رو جدا میکنیم.

3️⃣.طبقه بندی کننده‌های SVM رو با استفاده از kernel RBF می‌سازیم و آموزش میدیم.

4️⃣.نمودار پراکندگی ویژگی‌های ورودی رو رسم میکنیم.

# Load the important packages
from sklearn.datasets import load_breast_cancer
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.inspection import DecisionBoundaryDisplay
from sklearn.svm import SVC

# Load the datasets
cancer = load_breast_cancer()
X = cancer.data[:, :2]
y = cancer.target

#Build the model
svm = SVC(kernel="rbf", gamma=0.5, C=1.0)
# Trained the model
svm.fit(X, y)

# Plot Decision Boundary
DecisionBoundaryDisplay.from_estimator(
        svm,
        X,
        response_method="predict",
        cmap=plt.cm.Spectral,
        alpha=0.8,
        xlabel=cancer.feature_names[0],
        ylabel=cancer.feature_names[1],
    )

# Scatter plot
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], 
            c=y, 
            s=20, edgecolors="k")
plt.show()

#آموزش   #یادگیری_ماشین  #machine_learning
#الگوریتم_یادگیری_ماشین

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

👀ایلان ماسک: هم‌بنیان‌گذار گوگل می‌خواد انسان‌ها ربات بشن

❌ایلان ماسک در مصاحبه‌ای با جردن پیترسون، درباره هم‌بنیان‌گذار گوگل، لری پیج صحبت کرد و گفت براساس گفته‌های اون، پیج می‌خواد انسان‌ها با آپلود کردن ذهنشون در کامپیوتر، به ربات تبدیل بشن.

#ربات #robot
#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📱محتواسازان اینستاگرام می‌تونند نسخه هوش مصنوعی خودشونو بسازن

🟢متا راه‌اندازی استودیوی هوش مصنوعی خودشو شروع کرده. AI Studio مجموعه‌ای از ابزارهاست که به کاربران اجازه می‌ده شخصیتی با هوش مصنوعی بسازن که می‌تونه به سؤالات پاسخ بده و از طرف انسان با دنبال‌کنندگان و طرفداران اون چت کنه.

🟢متا مدعیه این هوش مصنوعی جدید قراره مشکل قدیمی اون دسته از کاربران اینستاگرام رو که فالوورهای زیادی دارن، حل کنه؛ در واقع برای بسیاری از بلاگرها ممکن نیست روزانه بتونند به سیل عظیمی از پیام‌ها پاسخ بدن و این سرویس قراره پاسخ تمام این پیام‌ها رو بده.

🟢افراد مشهور می‌تونند به کمک نظراتشون، زیرنویس‌ها، رونوشت‌ها، متونی که استوری کردن و هر دستورالعمل سفارشی دیگه ای، شخصیت هوش مصنوعی خودشونو شخصی‌سازی کنند تا از طرف اون ها به پیام کاربران پاسخ بده.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

❓برای ساخت چنین تصاویری باید از چه پرامپتی استفاده کرد...؟!

📝برای ساخت این سبک از تصاویر فقط کافیه دستوری که پایین قراردادم رو به یکی از هوش مصنوعی های ساخت تصویر از جمله میدجرنی ، لئوناردو یا کوپایلت بدید (این یکی با میدجرنی ساخته شده!)

+ کلمات داخل پرانتز رو به دلخواه تغییر بدید...

a photo of an (orange and white cat) taken with fisheye lense, fish eye photography, high resolution, (cute), adorable --ar 7:6

#سرگرمی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

♾متا از مدل هوش مصنوعی SAM 2 برای شناسایی سریع اشیا در ویدیوها رونمایی کرد

🟡متا سال گذشته مدل Segment Anything یا SAM رو معرفی کرد که با یادگیری ماشینی می‌تونست در یک تصویر تقریباً همه‌چیز رو شناسایی کنه. الان متا از نسل بعدی اون، SAM 2، پرده برداشته که می‌تونه حتی اشیای موجود در ویدیو رو با دقت بالایی به‌صورت لحظه‌ای شناسایی کنه.

🟡مدل SAM 2 امکانات مختلفی برای محققان، تولیدکنندگان محتوا و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی فراهم می‌کنه و می‌شه از اون به‌عنوان جزئی از سیستم هوش مصنوعی بزرگ‌تر برای شناسایی اجزای تصاویر و ویدیوها بهره برد. این مدل در سیستم‌های خودروهای خودران، تدوین ویدیو یا حتی ردیابی حیوانات درحال‌انقراض در فیلم‌برداری با پهپادها استفاده می‌شه.

🟡مدل جدید SAM 2، مثل مدل اول، متن‌باز و رایگانه و شما می‌تونید از نسخه آزمایشی رایگان اون استفاده کنید.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📚آرشیو کاملی از نکات data science

#آموزش

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📌آشنایی با MLOps: انقلابی در مدیریت و توسعه مدل‌های یادگیری ماشین

(قسمت اول)

🔴در دنیای امروز که داده‌ها به یکی از ارزشمندترین دارایی‌ها تبدیل شدن، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی در تصمیم‌گیری‌ها و پیش‌بینی‌ها دارن. اما چالش اصلی اینجاست:

🔴 چطور می‌شه مدل‌های یادگیری ماشین رو به صورت موثر و با کیفیت بالا توسعه و مدیریت کرد؟ اینجا جاییه که MLOps وارد میدان می‌شه.

⬅️رویکرد MLOps چیه؟

🔴رویکرد MLOps یا Machine Learning Operations به مجموعه‌ای از روش‌ها و ابزارها گفته میشه که کمک می‌کنن تا مدل‌های یادگیری ماشین رو راحت‌تر و سریع‌تر توسعه، پیاده‌سازی و مدیریت کنیم. یعنی مثل DevOps که به توسعه نرم‌افزار کمک می‌کنه، MLOps هم به مدل‌های یادگیری ماشین نظم می‌ده!

⬅️چرا MLOps مهمه؟

🔴این روزا مدل‌های یادگیری ماشین پیچیده‌تر شدن و داده‌ها هم زیاد شدن. برای همین به ابزاری مثل MLOps نیاز داریم که:

🔴مدل‌ها رو سریع‌تر توسعه بدیم: به کمک ابزارهای خودکار می‌تونیم مدل‌ها رو سریع بسازیم و تست کنیم.

🔴مدل‌ها رو بهتر مدیریت کنیم: تغییرات مدل‌ها رو راحت‌تر پیگیری کنیم و هر وقت نیاز شد به نسخه قبلی برگردیم.

🔴مدل‌ها رو زیر نظر داشته باشیم: عملکرد مدل‌ها رو دائماً چک کنیم و هر جا مشکلی بود، سریع رفعش کنیم.

⬅️رویکردMLOps چجوری کارمون رو راحت‌تر می‌کنه؟

🔴پیاده‌سازی راحت‌تر مدل‌ها: انتقال مدل‌ها از مرحله توسعه به مرحله عملیاتی رو آسون‌تر می‌کنه.

🔴مدیریت بهتر داده‌ها: دسترسی به داده‌های درست و به‌روز رو فراهم می‌کنه.

🔴خودکارسازی کارها: مثل آموزش دوباره مدل‌ها یا اعمال تغییرات جدید.

#MLops

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🤖برای اولین بار در آمریکا پیوند دو کلیه با جراحی رباتیک انجام شد

✅پزشکان آمریکایی موفق‌شدن تا برای اولین بار در یک عمل جراحی با ربات، دو کلیه به  یک زن ۷۰ ساله پیوند بزنن. در ماه مارس سال جاری، این زن با عمل خودش که توسط سیستم جراحی رباتیک انجام شد دو کلیه دریافت کرد و الان پزشکان از روند بهبود سریع اون خبر دادن.

✅براساس بیانیه کینیک کلیولند، جراحی این زن که جوآن نام داره، از این جهت منحصر‌به‌فرد بوده که پزشکان در یک رویکرد نواورانه با کمک یک سیستم جراحی رباتیک دو کلیه رو از یک اهداکننده متوفی به اون پیوند زدن. این رویکرد همچنین می‌تونه زمان انتظار بیماران برای دریافت عضو موردنیاز خودشونو کاهش بده.

#ربات #robot

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🔹 گوگل چند مدل هوش مصنوعی متن‌باز جدید با تمرکز بر ایمنی معرفی کرد

🔻گوگل سه مدل هوش مصنوعی جدید و متن‌باز منتشر کرده و در ادعایی جسورانه، اون هارو ایمن‌تر، کوچک‌تر و شفاف‌تر توصیف کرده.

🔻هوش مصنوعی Gemma 2 2B یک مدل هوش مصنوعی سبک برای تولید متن تحلیلیه که می‌تونه روی طیف وسیعی از سخت‌افزار مثل لپ‌تاپ‌ها اجرا بشه.

🔻هوش مصنوعی ShieldGemma هم دارای مجموعه‌ای از دسته‌بندی ایمنی می‌شه و تلاش میکنه تا سمیت‌هایی مثل گفتار نفرت آمیز، آزار‌و‌اذیت و محتوای جنسی رو تشخیص بده.

🔻در نهایت، Gemma Scope به‌ توسعه‌دهندگان اجازه می‌ده تا در مدل Gemma 2 روی نقاط خاصی تمرکز کنن و عملکرد درونی اون رو قابل تفسیرتر می‌کنه.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📣 کتابخانه جدید برای Llama 3

🟣پایتورچ با انتشار Torchchat، کتابخانه‌ای جدید برای اجرای بدون مشکل Llama 3, 3.1 و سایر LLMها روی لپ‌تاپ‌، دسکتاپ‌ و دستگاه‌های موبایل معرفی کرده.

🟣با Torchchat، پایتورچ قابلیت‌های PyTorch 2 رو به طرز چشمگیری گسترش داده. حالا با استفاده از CUDA، عملکرد بسیار بهتری ارائه می‌ده و از محیط‌ها، مدل‌ها و حالت‌های اجرایی بیشتری پشتیبانی می‌کنه.

🔜 https://github.com/pytorch/torchchat

#یادگیری_عمیق

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📌نسخه 6.1 از MidJourney منتشر شد

▪️شرکت MidJourney نسخه 6.1 رو معرفی کرد که بهبودهای زیادی در کیفیت تصاویر و تجربه کاربری ارائه می‌ده.

▪️تو این نسخه، تصاویر با دقت و انسجام بیشتری ارائه می‌شن و جزئیاتی مثل چهره‌ها، دست‌ها و بافت‌های پوستی بهبود پیدا کردن. همچنین، سرعت پردازش تصاویر حدود ۲۵٪ افزایش داشته و قابلیت‌های جدیدی برای شخصی‌سازی تصاویر اضافه شده.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📚چیت شیت پایتون اسمارتک(قسمت دوم)

⬅️در این چیت شیت نکات مهم و اصولی پایتون به صورت خلاصه جمع آوری شده و میتونید در هر زمانی که نیاز داشتید با مرور این چیت شیت نکات پایتون رو مرور کنید.

🧷لینک قسمت اول

#آموزش #پایتون

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

🤖 ربات پیشرفته خم‌کاری ورق فلزی

🔴این ربات هوشمند با بهره‌گرفتن از آخرین تکنولوژی‌ها و طراحی دقیق، قادره عملیات خم‌کاری رو با سرعت، دقت و کیفیت بی‌نظیری انجام بده.

#ربات #robot

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

📚الگوریتم های یادگیری ماشین (قسمت سی سوم)

✔️الگوریتم Gradient Boosting(درس اول)

🟢‏انواع مختلفی از الگوریتم‌های تقویتی(boosting) مانند AdaBoost، gradient boosting algorithm و XGboost در یادگیری ماشین(ML) وجود داره.

🟢‏Boosting یکی از انواع روش‌های یادگیری گروهیه که مدل رو به صورت متوالی آموزش می‌ده و هر مدل جدید سعی می‌کنه مدل قبلی رو اصلاح کنه.

🟢الگوریتم افزایش گرادیان(Gradient Boosting) به خاطر سرعت و دقت پیش‌بینی، مخصوصا با مجموعه داده‌های بزرگ و پیچیده، یک الگوریتم تقویتی محبوب برای کارهای طبقه‌بندی(classification) و رگرسیون هست.

‏Gradient Boosting چندین یادگیرنده ضعیف رو ترکیب می‌کنه تا به یادگیرندگان قوی برسه. هر مدل جدید برای به حداقل رسوندن تابع ضرر(loss) (مانند میانگین مربعات خطا یا آنتروپی متقابل مدل قبلی با استفاده از گرادیان نزول)،آموزش داده می‌شه.

🟢 در هر تکرار، گرادیان تابع ضرر رو با توجه به پیش‌بینی‌های مجموعه فعلی محاسبه می‌کنه و بعدش یک مدل ضعیف جدید رو برای به حداقل رسوندن این گرادیان آموزش می‌ده. سپس پیش‌بینی‌های مدل جدید به مجموعه اضافه می‌شند و این فرآیند را تا زمانی که یک معیار توقف برآورده بشه، تکرار می‌کنه.

🟢خطاها نقش مهمی در الگوریتم یادگیری ماشین دارن. عمدتاً دو نوع خطا وجود داره: خطای بایاس و خطای واریانس. الگوریتم Gradient Boosting به ما کمک می‌کنه تا خطای بایاس مدل رو به حداقل برسونیم.

#آموزش   #یادگیری_ماشین  #machine_learning
#الگوریتم_یادگیری_ماشین

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

❌ پیشنهاد ایلان ماسک برای استفاده از نورالینک مقابل هوش مصنوعی: بیایید به مردم قدرت‌‌های ماورایی بدهیم

⚫️ایلان ماسک به‌تازگی در مصاحبه جدیدی با Lex Fridmanدرباره مزیت‌های تراشه‌های نورالینک صحبت کرده. ایلان ماسک می‌گه ایمپلنت‌های مغزی نورالینک بهترین راه برای انسانه تا هم با هوش مصنوعی پیشرفته یکپارچه بشه هم در آینده با اون رقابت کنه. اون می‌گه:
«بیایید به مردم قدرت‌های ماورایی بدهیم.»

⚫️ایلان ماسک نورالینک رو نوعی فناوری می‌دونه که در آینده می‌تونه همزیستی بین انسان و هوش مصنوعی رو تسهیل کنه. ماسک در گفتگو با فریدمن گفت تراشه‌های نورالینک می‌تونند بهترین راه برای جلوگیری از پیشی‌گرفتن هوش مصنوعی از انسان‌ها و خودمختار شدن این فناوری باشن. به‌عبارت دیگه، اون نورالینک رو راهی برای ایمن‌ نگه‌داشتن هوش مصنوعی می‌دونه.

#اخبار_هوش_مصنوعی

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

‌🤖تحول در دنیای رباتیک توسط OpenAI

‏🟣رقابت بین شرکت‌های بزرگ دنیای فناوری برای وارد کردن ربات‌های انسان‌نما به زندگی روزمره ما طی سال‌های گذشته به شدت جدی شده و پس از ظهور فناوری هوش مصنوعی این مسیر یک قدم به واقعیت نزدیک‌تر شده.

🟣در همین راستا، استارت‌آپ رباتیک Figure که تحت مدیریت OpenAI فعالیت داره، امروز Figure 02 رو معرفی می‌کند. و قراره که یکی از مدل‌های هوش مصنوعی این شرکت (GPT-4o یا GPT-4o mini) در اختیار این ربات باشه.

#ربات #robot

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram

✅معرفی مراحل Mlops

(قسمت دوم)

🟡رویکرد MLOps ترکیبی از Machine Learning و Operations هست که به تیم‌ها کمک می‌کنه مدل‌ها رو راحت‌تر توسعه بدن و اون‌ها رو توی محیط عملیاتی پیاده‌سازی کنن.

🟡در ادامه می‌خوایم به مراحل مختلف MLOps رو به صورت خلاصه بررسی کنیم(در پست های بعدی هر کدوم از مراحل رو کامل توضیح میدیم) :

1️⃣جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌ها (Data Collection and Preparation)

🟡تو این مرحله، داده‌های خام رو جمع‌آوری می‌کنیم و اون‌ها رو تمیز و آماده می‌کنیم تا برای مدل‌سازی آماده باشن.

2️⃣مهندسی ویژگی‌ها (Feature Engineering)

🟡ویژگی‌های مهم رو از داده‌ها استخراج می‌کنیم و بعضی وقت‌ها ویژگی‌های جدیدی می‌سازیم که به مدل کمک کنن بهتر عمل کنه.

3️⃣آموزش مدل (Model Training)

🟡مدل رو با داده‌های آموزش، تعلیم می‌دیم و بهترین الگوریتم رو انتخاب می‌کنیم که دقیق‌ترین پیش‌بینی‌ها رو داشته باشه.

4️⃣ارزیابی مدل (Model Evaluation)

🟡عملکرد مدل رو با داده‌های تست می‌سنجیم تا ببینیم چقدر خوب کار می‌کنه و آیا نیاز به بهبود داره یا نه.

5️⃣استقرار مدل (Model Deployment)

🟡مدل رو توی محیط واقعی پیاده‌سازی می‌کنیم تا کاربرها بتونن ازش استفاده کنن.

6️⃣پایش و نگهداری مدل (Model Monitoring and Maintenance)

🟡عملکرد مدل رو زیر نظر می‌گیریم و هر وقت نیاز بود، مدل رو به‌روزرسانی می‌کنیم تا همیشه به‌روز و دقیق بمونه.

7️⃣مدیریت نسخه‌ها (Model Versioning)

🟡از نسخه‌های مختلف مدل نگهداری می‌کنیم تا بتونیم تغییرات رو مدیریت کنیم و در صورت نیاز به نسخه‌های قبلی برگردیم.

8️⃣مدیریت داده‌ها (Data Management)

🟡 داده‌ها رو به خوبی سازماندهی می‌کنیم و نسخه‌بندی می‌کنیم تا دسترسی به اون‌ها راحت باشه.

9️⃣اتوماسیون فرآیندها (Process Automation)

🟡تا جایی که می‌تونیم فرآیندها رو خودکار می‌کنیم تا زمان و هزینه‌ها کم بشه و کارامون سریع‌تر پیش بره.

#MLops

🚀شتابدهنده هوش مصنوعی اسمارتک

📱Instagram
🔵Telegram