🔥 5 اشتباه مرگبار تو انتخاب Featureها:

1️⃣ استفاده از Featureهایی که به‌روز نیستن
2️⃣ همبستگی شدید Featureها با همدیگه (Multicollinearity)
3️⃣ نرمال‌سازی نکردن داده‌ها
4️⃣ حذف Featureهای مهم به‌خاطر Missing Value
5️⃣ انتخاب Feature بر اساس شهود، نه تست آماری

📌 Feature خوب یعنی ۵۰٪ مسیر موفقیت مدل ML.


🔵 @DataScience_Function

🔥 4 دلیل افت عملکرد مدل‌ها در طول زمان:

1️⃣ Drift در داده‌های ورودی (Data Drift)
2️⃣ تغییر رفتار کاربرها
3️⃣ آپدیت‌نشدن مدل با داده‌های جدید
4️⃣ اتکا به مدل بدون Monitoring مناسب

📌 مدل بدون پایش، شبیه ماشینیه که روغن عوض نمی‌کنه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه رایج توی آموزش مدل ML:
1️⃣ داده‌ها درست تمیزسازی نشده بودن
2️⃣ Feature مهمی حذف یا نادیده گرفته شده
3️⃣ داده‌های آموزش نماینده واقعی دیتا نبودن
4️⃣ Batch size و Learning rate بد انتخاب شده
5️⃣ تست مدل فقط روی دیتای آموزش انجام شده

💎 مدل خوب یعنی مدلی که روی دیتاهای نادیده‌گرفته‌شده هم جواب بده.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که Accuracy بالا لزوماً نشونه مدل خوب نیست:

1️⃣ مدل فقط روی Training Data خوبه (Overfitting)
2️⃣ دیتا Imbalanced بوده و Accuracy گول‌زننده‌ست
3️⃣ Metric درست برای مسئله انتخاب نشده
4️⃣ داده‌های Outlier حذف نشده بودن
5️⃣ مدل در دنیای واقعی تست نشده

📌 به جای Accuracy، به Precision، Recall و F1 نگاه کن.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل ML تو دنیای واقعی خراب می‌شه:

1️⃣ Drift داده‌ها (Data Drift) اتفاق افتاده
2️⃣ Feature Engineering ناقص بوده
3️⃣ مدل به Noise حساسه
4️⃣ تو محیط Production latency بالاست
5️⃣ Data Pipeline پایدار نیست

مدل خوب باید “تاب‌آوری” داشته باشه😎


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل شما توی Production دوام نمیاره:

1️⃣ دیتاهای ورودی ناقص یا Missing Values دارن
2️⃣ الگوریتم به Hyperparameterهای حساس وابسته‌ست
3️⃣ حجم دیتا باعث Memory Error می‌شه
4️⃣ تیم ML با تیم DevOps هماهنگ نبوده
5️⃣ فرآیند Retraining مدل تعریف نشده

💎 مدل قدرتمند فقط مدلیه که دائم Update بشه.

🔵 @DataScience_Function

🔥 5 دلیل که مدل‌های ML تو Production خراب می‌شن:

🟡 مدل روی Data Leakage آموزش دیده بوده
🟡 دیتای Training با دیتای واقعی تفاوت جدی داره
🟡 الگوریتم Scale نمی‌شه و روی حجم زیاد کند می‌شه
🟡 سرویس‌دهی API پایدار نیست
🟡 تیم ML روی Logging و Monitoring سرمایه‌گذاری نکرده

📌 ‏ Production یعنی آزمون واقعی مدل‌ها.


🔵 @DataScience_Function

🔥 5 اشتباه رایج در Data Cleaning که مدل‌هات رو زمین می‌زنه:

🟡 حذف رکوردهای ناقص بدون بررسی الگوهای Missingness
🟡 نرمال‌سازی یا Scale نکردن فیچرهای با دامنه متفاوت
🟡 تبدیل‌های نامناسب (مثلاً Log روی داده‌های صفر)
🟡 نادیده گرفتن Outlierهای معنادار به‌جای تصحیح‌شون
🟡 استفاده از Encoding ناصحیح برای متغیرهای دسته‌ای

🔔 تمیزکاری دقیق، پیش‌نیاز هر پروژه دیتاساینس موفقه!

🔵 @DataScience_Function

🔥 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