🔥 4 نکته برای سریع‌تر کردن Training مدل‌ها:

1️⃣ استفاده از Mixed Precision (float16) برای کاهش حافظه
2️⃣ ‏Data Pipeline موازی با Prefetching
3️⃣‏ Warm-up Learning Rate برای شروع پایدار
4️⃣ ‏Early Stopping به‌جای Epoch ثابت

📌 سرعت بالاتر، هزینه کمتر و شانس تست بیشتر در Production!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش Common در Data Annotation:

1️⃣ ‏Labeler Bias و پیچیدگی دستورالعمل

2️⃣‏ Consistency بین چند Annotator

3️⃣ ‏Quality Control (Gold Standard Test)

🔍 نکته: همیشه یک نمونه “Ground Truth” داشته باش!

🔵 @DataScience_Function

🔥‏ 4 Framework محبوب برای MLOps:

🟡‏ Kubeflow برای Pipeline اتوماتیک
🟡‏ MLflow برای Tracking Experiments
🟡‏ Airflow برای Scheduling Jobs
🟡‏ Seldon Core برای Serving مدل

🚀‏ MLOps یعنی پل بین Data Science و DevOps!


🔵 @DataScience_Function

🔥 3 چالش اخلاقی در AI که باید بدونی:

1️⃣‏ Bias در دیتاست‌ها

2️⃣‏ Privacy کاربران

3️⃣ ‏Transparency در تصمیمات مدل

🤖 ‏ AI اخلاقیات رو هم باید به‌روز نگاه داشت.


🔵 @DataScience_Function

🔥 4 کتابخانهٔ قدرتمند Python برای مصورسازی داده‌ها:

🟡‏ Matplotlib برای ساخت انواع نمودارهای پایه
🟡‏ Seaborn برای گراف‌های آماری زیبا و خوانا
🟡‏ Plotly برای داشبوردهای تعاملی تحت وب
🟡‏ Altair برای تعریف چارت‌ها با سینتکس ساده

📊 انتخاب درست لایبرری، داستان داده‌هات رو جذاب می‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 تکنیک برای ارتقاء کیفیت داده‌ها قبل از مدل‌سازی:

1️⃣‏ Deduplication: حذف رکوردهای تکراری
2️⃣‏ Imputation: پر کردن مقادیر از دست‌رفته با میانگین/میانه
3️⃣‏ Normalization: یکسان‌سازی دامنه فیچرها

💡 دیتای تمیز، پایه‌ی هر مدل دقیقیه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 نکته برای Debugging در کد ML:

1️⃣ ‏ Print Shapes: ابعاد Tensor/Array‌رو چک کن
‏2️⃣ Sanity Check: یک نمونه‌دیتا با Label دستی تست کن
‏ 3️⃣ Gradient Monitoring: مطمئن شو گرادیانت‌ها ناپدید یا منفجر نمی‌شن
4️⃣ ‏ Unit Test: تابع پیش‌پردازش، Evaluation و Metrics رو جداگانه تست کن

💡 دیباگ اصولی، تأخیر تو پروژ‌ه رو کاهش می‌ده!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 کتاب رایگان برای یادگیری Deep Learning:

🟡 ‏ Dive into Deep Learning” (MXNet, PyTorch)
🟡‏ “Neural Networks and Deep Learning” (Michael Nielsen)
🟡 ‏ Deep Learning” (Goodfello– Online Draft)

📚 منابع آزاد، پایه‌تونو قوی می‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 تاکتیک ساده برای جلوگیری از Data Drift:

1️⃣ مانیتور کردن توزیع فیچرها به‌صورت دوره‌ای
2️⃣ مقایسه Performance فعلی با Baseline قبلی
3️⃣ استفاده از Retraining Trigger زمانی که افت قابل‌توجه می‌بینی

😀 داده وقتی تغییر کنه، مدل بدون مراقبت خراب می‌شه—پایش رو اتومات کن!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 روش سریع برای ارزیابی مدل بدون دیتای جدید:

‏🟡 Cross-Validation به‌جای یک تقسیم ساده
‏🟡 Learning Curve برای دیدن under/overfit بودن
‏🟡 Permutation Feature Importance برای فهم اینکه کدوم فیچر واقعا اثر داره

🔍 مدل بدون فهم درست از رفتار، فقط شانسه—این سه تا رو حتما اجرا کن!

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 اشتباه رایج در Feature Engineering:

🟡 استفاده از تمام فیچرها بدون انتخاب
🟡 نساختن تعاملات معنادار (Feature Interaction)
🟡 نادیده گرفتن زمان/سری زمانی در داده‌های ترتیبی
🟡 نرمال‌سازی نادرست قبل از تقسیم Train/Test

😵 فیچر خوب، نیمی از مدل خوبه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت:
‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده
‏ Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی
‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov)

⚠️ داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش.

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت:

‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده
‏🟡 Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی
‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov)

🔔 داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش.

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 نشانهٔ Data Leakage که مدل رو فریب می‌ده

1️⃣ فیچرهایی که بعد از رخداد برچسب جمع‌آوری شدن (آینده در دادهٔ گذشته!)
2️⃣ اشتراک شناسه/ردپای کاربر بین Train و Test (نشت هویتی)
3️⃣ پیش‌پردازش روی کل دیتا قبل از Split (میانگین/نرمال‌سازی مشترک)

💡 قبل از آموزش، نشت رو ببند—وگرنه دقتِ ظاهری، تو تولید دود می‌شه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 روش اعتبارسنجی مطمئن برای سری‌های زمانی (Time Series CV):

‏🟡 Expanding Window: هر بار دادهٔ آموزش بزرگ‌تر می‌شود، افق پیش‌بینی ثابت می‌ماند.
‏ 🟡 Sliding Window: پنجرهٔ ثابت، به‌صورت لغزان روی زمان حرکت می‌کند.
‏🟡 Blocked K-Fold: تاهای زمانیِ پشت‌سرهم بدون قاطی‌شدن گذشته و آینده.

🔔 با CV زمان‌محور، از نشت آینده جلوگیری کن و برآورد واقع‌بینانه بگیر!

🔵 @DataScience_Function

🔥 3 ابزار رایگان برای جمع‌آوری داده‌های با کیفیت:

‏🟡 Kaggle Datasets برای دیتای آماده
‏🟡 Google Forms + API برای نظرسنجی سفارشی
‏🟡 Open Data Portals (مثلاً data.gov)

💡 داده‌های خوب از هیچ شروع نمی‌شن؛ منابع رو بلد باش.

🔵 @DataScience_Function

🔥 4 معیار درست برای ارزیابی کلاسه‌بندی نامتوازن:

‏1️⃣ PR-AUC بهتر از ROC-AUC وقتی کلاس مثبت کم‌یابه
‏2️⃣ F1 / F0.5 / F2 بسته به اهمیت Precision یا Recall
‏3️⃣ Balanced Accuracy برای دیتای با نسبت نامتوازن
‏4️⃣ Calibration Curve تا ببینی نمرهٔ احتمال واقعیه یا نه

💡 اول «چه چیزی» مهمه رو مشخص کن، بعد متریک رو انتخاب کن.

🔵 @DataScience_Function

📚𝘿𝙖𝙩𝙖-𝘿𝙧𝙞𝙫𝙚𝙣 𝘿𝙚𝙘𝙞𝙨𝙞𝙤𝙣 𝙈𝙖𝙠𝙞𝙣𝙜 & 𝙍𝙤𝙗𝙪𝙨𝙩 𝙊𝙥𝙩𝙞𝙢𝙞𝙯𝙖𝙩𝙞𝙤𝙣 𝙫𝙞𝙖 𝙈𝙖𝙘𝙝𝙞𝙣𝙚 𝙇𝙚𝙖𝙧𝙣𝙞𝙣𝙜

📊دوره آموزشی تصمیم‌گیری داده‌محور و بهینه‌سازی استوار با یادگیری ماشین و پایتون

👨‍💻 در سه سطح از پایه تا پیشرفته و کلاس جهانی

✍️ از آشنایی با مفاهیم پایه تصمیم‌گیری مبتنی بر یادگیری ماشین تا تکنیک‌های پیشرفته بهینه‌سازی استوار داده‌محور ...


✔️ با گواهی معتبر دو زبانه از انجمن مهندسی صنایع ایران IIIE

🤝با حمایت دانشگاه علم و صنعت ایران و آکادمی تخصصی آپتیم‌یار

👨‍🏫 با تدریس اساتید برجسته کشور

🎓 کاربردی در پژوهش‌های تحصیلات تکمیلی دانشگاهی، سازمان‌ها و صنایع


📍حضوری: تهران، دانشگاه علم و صنعت ایران

📆 زمان سطح مقدماتی:  ۲۰ ، ۲۶ و ۲۷ شهریور ■ ⏰ ۸.۳۰ تا ۱۲.۳۰


🔗 برنامه تفصیلی و سرفصل‌های کامل

🔗 ثبت‌نام و جزئیات بیشتر

🔗 پشتیبانی (تلگرام)

🔥 3 محور مانیتورینگ مدل در Production:

‏1️⃣ Data/Concept Drift با آزمون توزیع و افت متریک
‏2️⃣ Latency & Cost per Prediction روی هر سرویس
‏3️⃣ Error Analysis زنده (Segmentها، Outlierها)

💡 هشدار آستانه‌ای + ریترین خودکار = مدل سالم‌تر.

🔵 @DataScience_Function