تئوری و عمل تضمین کیفیت در سیستم‌های یادگیری ماشین: رویکردی مبتنی بر آزمایش

تئوری و عمل تضمین کیفیت در سیستم‌های یادگیری ماشین: رویکردی مبتنی بر آزمایش

Theory and Practice of Quality Assurance for Machine Learning Systems: An Experiment-Driven Approach
نویسندگان: (در صورت موجود بودن نام نویسنده، لطفاً اعلام فرمایید) | انتشارات: (لطفاً تأیید بفرمایید، احتمالاً Springer یا مشابه)

🤖 تضمین کیفیت، حلقه مفقوده در پروژه‌های هوش مصنوعی

در حالی که یادگیری ماشین (ML) به قلب تصمیم‌سازی‌های هوشمند در صنعت، سلامت، مالی و بسیاری از حوزه‌ها تبدیل شده، یکی از چالش‌های اساسی آن «اطمینان از عملکرد قابل اعتماد، اخلاقی و دقیق سیستم‌های ML» است. این کتاب تخصصی به تشریح اصول، چارچوب‌ها و ابزارهای تضمین کیفیت در سامانه‌های مبتنی بر ML می‌پردازد؛ با تأکید ویژه بر رویکردهای آزمایش‌محور (Experiment-Driven) برای ارزیابی، تست و پایش این سیستم‌ها.

🧪 سرفصل‌های کلیدی کتاب:

• تعریف کیفیت در سیستم‌های یادگیری ماشین: تفاوت با نرم‌افزارهای سنتی

• طراحی تست‌های سیاه‌جعبه، خاکستری و شفاف برای مدل‌های ML

• سنجش عملکرد، اطمینان‌پذیری، تعمیم‌پذیری و بی‌طرفی الگوریتم‌ها

• پیاده‌سازی فرآیندهای تضمین کیفیت در چرخه MLOps

• ابزارهای کدباز و صنعتی برای تست مدل‌های AI

• تحلیل خطاها، تشخیص دروغین‌ها، تست حساسیت و ارزیابی ریسک

🎯 مخاطبان این کتاب:

• مهندسان یادگیری ماشین و توسعه‌دهندگان مدل‌های هوش مصنوعی

• مسئولان تضمین کیفیت در پروژه‌های AI و Data Science

• مدیران فناوری، مدیران ریسک و اخلاق در هوش مصنوعی

• پژوهشگران حوزه MLOps، AI Safety و Fairness

• دانشجویان کارشناسی ارشد و دکتری علوم کامپیوتر و مهندسی نرم‌افزار

✨ مزایای مطالعه این کتاب:

• ساختار کاملاً کاربردی با رویکرد «تست از طریق آزمایش واقعی»

• تمرکز بر کیفیت در تمامی مراحل توسعه، آموزش، استقرار و پایش مدل‌ها

• معرفی ابزارهای پیشرفته تست، لاگ‌گیری، سنجش خطا و مانیتورینگ

• مرجع مناسب برای تعریف KPIها و SLAهای هوشمند در سامانه‌های ML

🛒 نحوه دریافت نسخه فارسی

نسخه ترجمه‌شده رسمی این کتاب به‌صورت فایل PDF الکترونیکی از طریق سایت شرکت بیکران راهکار قابل تهیه است:

1. مراجعه به سایت رسمی:
   🌐 www.brs.ir

2. مراجعه به بخش «انتشارات» و تکمیل فرم درخواست کتاب در صفحه اختصاصی

3. دریافت نسخه دیجیتال پس از تأیید سفارش
   📩 برای سفارش مستقیم با ایمیل زیر در تماس باشید:
   info@brs.ir

❓ پرسش‌های پرتکرار (FAQ)

1. آیا این کتاب فقط برای متخصصان فنی است؟
خیر، ساختار کتاب به‌گونه‌ای است که برای مدیران پروژه و تصمیم‌گیران غیرفنی نیز مفاهیم قابل درک باشد.

2. آیا محتوای کتاب شامل استانداردهای بین‌المللی AI نیز هست؟
بله، به استانداردهایی مانند ISO/IEC 24028، IEEE 7001 و ISO/IEC 42001 نیز اشاره شده است.

3. آیا این کتاب در پروژه‌های تجاری قابل استفاده است؟
کاملاً. هدف اصلی کتاب ارائه روش‌های تست قابل تکرار و پایدار برای پروژه‌های واقعی ML است.

4. آیا ابزارهایی مانند TensorFlow، PyTorch یا scikit-learn در کتاب پوشش داده شده‌اند؟
بله، در مثال‌های کاربردی از این ابزارها برای پیاده‌سازی تست‌ها و مانیتورینگ استفاده شده است.