📄️ Azure Machine Learning — الدورة الكاملة
بناء دورة حياة كاملة لنموذج تعلّم آلة على Azure: من مساحة العمل إلى خطّ إنتاج مجدوَل، مع 7 ساعات ومشاريع تطبيقية وشهادة إتمام.
📄️ 1. مساحة العمل والموارد
الوحدة 1 من دورة Azure Machine Learning: بناء مساحة العمل، تنظيم مجموعة الموارد، الهُويّة المُدارة، أدوار RBAC، والموارد الأربعة الملازمة.
📄️ 2. أهداف الحساب
الوحدة 2 من دورة Azure Machine Learning: اختيار هدف الحساب المناسب بين المثيل الدائم، العنقود القابل للتوسّع إلى صفر، والحوسبة بلا خادم.
📄️ 3. أصول البيانات
الوحدة 3 من دورة Azure Machine Learning: مخازن البيانات نحو Blob وADLS، أصول بيانات مُصدَّرة من نوع ملفّ ومجلّد وMLTable، والوصول بالهُويّة.
📄️ 4. البيئات والصور
الوحدة 4 من دورة Azure Machine Learning: بيئات منسّقة مقابل مخصّصة، ملفّات conda وDockerfile، بناء الصور والتخزين المؤقّت، وإصدارات البيئات.
📄️ 5. التدريب والتتبّع
الوحدة 5 من دورة Azure Machine Learning: مهامّ الأمر، المدخلات والمخرجات، التسجيل التلقائي بـMLflow، مسح المعاملات الفائقة، وقراءة المهامّ في Studio.
📄️ 6. AutoML
الوحدة 6 من دورة Azure Machine Learning: تنبّؤ السلاسل الزمنية بـAutoML، تفسير النماذج، متى يتفوّق على النموذج اليدوي ومتى لا يفعل، والتكلفة.
📄️ 7. سجلّ النماذج
الوحدة 7 من دورة Azure Machine Learning: صيغ MLflow والمخصّصة، إصدارات وعلامات النموذج، السجلّ المشترك بين المساحات، ونسب النموذج إلى المهمّة والبيانات.
📄️ 8. نقاط النهاية
الوحدة 8 من دورة Azure Machine Learning: نقاط النهاية المتّصلة المُدارة، النشر وتقسيم الحركة، شفرة التسجيل، ونقاط النهاية بالدفعات على العنقود.
📄️ 9. خطوط المعالجة والجدولة
الوحدة 9 من دورة Azure Machine Learning: المكوّنات المعاد استعمالها، خطّ معالجة YAML، الجدولة الأسبوعية، والتشغيل عند وصول بيانات جديدة.
📄️ 10. المراقبة والحصص والتكاليف
الوحدة 10 من دورة Azure Machine Learning: مراقبة انزياح النموذج، Azure Monitor، حصص الأنوية، تحليل التكاليف بالوسوم، والإيقاف التلقائي.
📄️ الخلاصة والامتحان
خلاصة كاملة لدورة Azure Machine Learning: مساحة العمل، الحوسبة، البيانات، البيئات، التدريب، AutoML، السجلّ، النشر، خطو ط المعالجة، والمراقبة، ثمّ امتحان الأربعين سؤالًا.