تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
حتى الآن، ركّزت هذه الدورة التدريبية على إنشاء نماذج تعلُّم الآلة.
ومع ذلك، كما يشير الشكل 1، فإنّ أنظمة الذكاء الاصطناعي (ML) في الإنتاج الفعلي هي أنظمة تكامل كبيرة
والنموذج هو جزء واحد صغير نسبيًا منها.
الشكل 1. يتألّف نظام الذكاء الاصطناعي (AI) المخصّص للإنتاج في العالم الواقعي من العديد من المكوّنات.
يقع تعلُّم الآلة في صميم نظام إنتاج تعلُّم الآلة في العالم الحقيقي
كود النموذج، لكنه غالبًا ما لا يمثل سوى 5٪ أو أقل من إجمالي قاعدة الرموز في
النظام. هذا ليس خطأ مطبعيًا، بل هو أقل بكثير مما قد تتوقعه. يُرجى العِلم أنّ نظام الإنتاج المستنِد إلى الذكاء الاصطناعي يخصّص موارد كبيرة
لبيانات الإدخال: جمعها والتحقّق منها واستخراج الميزات منها.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[[["يسهُل فهم المحتوى.","easyToUnderstand","thumb-up"],["ساعَدني المحتوى في حلّ مشكلتي.","solvedMyProblem","thumb-up"],["غير ذلك","otherUp","thumb-up"]],[["لا يحتوي على المعلومات التي أحتاج إليها.","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["الخطوات معقدة للغاية / كثيرة جدًا.","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["المحتوى قديم.","outOfDate","thumb-down"],["ثمة مشكلة في الترجمة.","translationIssue","thumb-down"],["مشكلة في العيّنات / التعليمات البرمجية","samplesCodeIssue","thumb-down"],["غير ذلك","otherDown","thumb-down"]],["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-27 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[[["This module explores the broader ecosystem of a production ML system, emphasizing that the model itself is only a small part of the overall system."],["You will learn to choose the appropriate training and inference paradigms (static or dynamic) based on your specific needs."],["The module covers key aspects of production ML systems, including testing, identifying potential flaws, and monitoring the system's components."],["As a prerequisite, familiarity with foundational machine learning concepts, including linear regression, data types, and overfitting, is assumed."],["Building upon previous modules, this content shifts focus to the practical aspects of deploying and maintaining ML models in real-world scenarios."]]],[]]
