🔵 عنوان مقاله
How to Get AI to Deliver Superior ROI, Faster (6 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله نشان می‌دهد کندی در ROIِ AI معمولاً از خودِ سازمان می‌آید: داده‌های جزیره‌ای، QA ناکارآمد (مثل تولید garbage tokens و ارزیابی‌های ناقص)، انتخاب مدل‌های بیش‌ازحد بزرگ و فرهنگی که «بزرگ‌تر یعنی بهتر» را فضیلت می‌داند. راه‌حل، Lean AI است: از کوچک‌ترین راهکار مؤثر شروع کنید، مدل متناسب با کار انتخاب کنید و با تکنیک‌هایی مانند fine‑tuning سبک، LoRA، distillation، quantization، RAG و caching هزینه/کیفیت را بهینه کنید و شاخص‌هایی مثل هزینه به‌ازای حل هر تیکت را بسنجید. از آغاز با CFO و ذی‌نفعان روی KPIها، بودجه، ریسک و SLAها هم‌راستا شوید و واحداقتصاد پروژه را قبل از کدنویسی مشخص کنید. QA را جدی بگیرید: ارزیابی چندلایه آفلاین/آنلاین، داده طلایی با rubric شفاف، تست رگرسیون خودکار، و enforce کردن schema برای خروجی‌های ساختاریافته. گلوگاه‌های داده را با data contract، استانداردسازی schema و privacy‑by‑design پیشاپیش رفع کنید. از خود AI برای debugging استفاده کنید: خوشه‌بندی خطاها، تحلیل لاگ، تولید تست و پایش drift؛ حلقه بازخورد کاربر را به چرخه ارزیابی/آموزش وصل کنید. در اجرا، چرخه‌های کوتاه با آزمایش‌های کوچک، A/B تست، red teaming، runbook و داشبورد هفتگی مشترک میان محصول/فنی/داده/مالی را پیاده کنید. جمع‌بندی: چابکی، تمرکز بر عملکرد و کیفیت داده، و هم‌راستایی زودهنگام ذی‌نفعان، ROI سریع‌تر و برتر می‌دهد—نه صرفاً رفتن سراغ بزرگ‌ترین مدل.

#AI #ROI #LeanAI #MLOps #DataQuality #LLM #AIEvaluation #ProductStrategy

🟣لینک مقاله:
https://www.datasciencecentral.com/how-to-get-ai-to-deliver-superior-roi-faster/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Are Foundation Models Ready for Your Production Tabular Data? (10 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**مدل‌های بنیادین مخصوص داده‌های جدولی مثل TabPFN، CARTE، TabuLa-8b و TabDPT اکنون می‌توانند بدون آموزش یا با داده‌های اندک (zero-shot/few-shot) پیش‌بینی‌های رقابتی ارائه دهند و در مجموعه‌داده‌های کوچک تا متوسط و ناهمگون، اغلب از روش‌های کلاسیک مانند XGBoost بهتر عمل می‌کنند. این توانمندی‌ها حاصل معماری‌های پیشرفته‌ای است که تعامل ویژگی‌ها و زمینه داده را با سازوکارهایی مثل transformer-based attention، تع嵌ه‌های گرافی و context-aware learning مدل می‌کنند. از نظر تجربه توسعه نیز، APIهای شبیه Scikit-learn ادغام را ساده می‌سازد. با این حال، محدودیت‌های مهمی باقی است: نیاز محاسباتی و حافظه بالا، تأخیر در استنتاج، و چالش‌های مقیاس‌پذیری در داده‌های خیلی بزرگ یا با کاردینالیته بالا. بنابراین برای تولید، باید روی داده‌های خودتان بنچمارک بگیرید، هزینه/تأخیر را بسنجید، و ملاحظات MLOps مثل مانیتورینگ، تفسیرپذیری و مدیریت تغییر توزیع را در نظر بگیرید. جمع‌بندی: این مدل‌ها برای مسائل کوچک تا متوسط و سناریوهای کم‌برچسب امیدوارکننده و قابل ادغام‌اند، اما پذیرش آن‌ها باید سنجیده و متکی به ارزیابی و طراحی استقرار مقرون‌به‌صرفه باشد.

#TabularData #FoundationModels #XGBoost #ScikitLearn #Transformers #MLOps #FewShotLearning #AutoML

🟣لینک مقاله:
https://towardsdatascience.com/foundation-models-in-tabular-data/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Introducing Apache Airflow® 3.1 (8 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
**نسخه 3.1 از Apache Airflow با تمرکز بر جریان‌های داده مدرن، امکاناتی مانند اپراتورهای HITL و اجرای همگام DAG را برای پوشش بهتر سناریوهای GenAI/MLOps ارائه می‌کند. این نسخه یک رابط افزونه مبتنی بر React برای توسعه رابط کاربری سفارشی اضافه کرده و تجربه کاربری را با قابلیت‌هایی مثل افزودن DAG به علاقه‌مندی‌ها و انتخاب زبان بهبود می‌دهد. همچنین زمان پارس شدن DAGها را نمایش می‌دهد، از Python 3.13 پشتیبانی می‌کند و یک trigger rule جدید برای انعطاف‌پذیری بیشتر در تعریف وابستگی‌ها ارائه شده است.

#ApacheAirflow #Airflow3_1 #DataEngineering #MLOps #GenAI #Python313 #DAG #WorkflowOrchestration

🟣لینک مقاله:
https://www.astronomer.io/blog/introducing-apache-airflow-3-1/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Visualize Data Lineage Using Amazon SageMaker Catalog for Amazon EMR, AWS Glue, and Amazon Redshift (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
قابلیت جدید Amazon SageMaker Unified Studio نمایش خودکار و سرتاسری data lineage را در سراسر AWS Glue، Amazon Redshift و Amazon EMR فراهم می‌کند و تصویری یکپارچه از مسیر ورود، تبدیل و مصرف داده‌ها در تحلیل و ML ارائه می‌دهد. هسته این راهکار، SageMaker Catalog سازگار با OpenLineage است که رویدادهای lineage را ثبت و نسخه‌بندی می‌کند تا تاریخچه‌ای قابل‌اتکا از تبدیلات و تکامل دارایی‌های داده ساخته شود. نتیجه این کار، ردیابی عمیق، ممیزی دقیق و امکان مقایسه تاریخی است؛ از تحلیل اثر تغییرات و اشکال‌زدایی تا بازتولید نتایج و رعایت حاکمیت داده—all در یک نما و بدون نیاز به اتصال‌های سفارشی بین سرویس‌ها.

#DataLineage #AmazonSageMaker #AWSGlue #AmazonRedshift #AmazonEMR #OpenLineage #DataGovernance #MLOps

🟣لینک مقاله:
https://aws.amazon.com/blogs/big-data/visualize-data-lineage-using-amazon-sagemaker-catalog-for-amazon-emr-aws-glue-and-amazon-redshift/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Model Selection Showdown: 6 Considerations for Choosing the Best Model (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
انتخاب مدل مناسب در یادگیری ماشین با دنبال‌کردن شش گام عملی نتیجه می‌دهد: هدف را دقیق تعریف کنید و معیار موفقیت را با نیازهای ذینفعان هم‌راستا کنید؛ یک baseline ساده بسازید تا آستانه عملکرد و خطاهای داده روشن شوند؛ معیارهای سنجش را متناسب با مسئله و عدم‌توازن داده‌ها انتخاب کنید؛ با cross-validation درست (از جمله زمان‌محور برای سری‌های زمانی) برآورد تعمیم‌پذیری را مطمئن کنید و از نشت اطلاعات جلوگیری کنید؛ بین پیچیدگی و قابلیت تفسیر تعادل برقرار کنید و هزینه استقرار/نگه‌داری را بسنجید؛ و در نهایت، با داده‌های واقعی از طریق تست برون‌زمانی، A/B یا استقرار سایه اعتبارسنجی کنید و پایش مستمرِ رانش و کالیبراسیون داشته باشید. بهترین مدل لزوماً جدیدترین الگوریتم نیست، بلکه مدلی است که با مسئله، داده و نیاز کسب‌وکار بیشترین انطباق را دارد.

#ModelSelection #MachineLearning #DataScience #Metrics #CrossValidation #Interpretability #MLOps

🟣لینک مقاله:
https://machinelearningmastery.com/the-model-selection-showdown-6-considerations-for-choosing-the-best-model/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Feature We Were Afraid to Talk About (7 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
dltHub با صراحت توضیح می‌دهد که اتکای کامل به LLM برای ساخت خودکار data scaffold از روی مستندات، در عمل برای محیط‌های تولیدی قابل اعتماد نبود. نسخه اول، اسکَفولدها را مستقیم با LLM می‌ساخت و در ظاهر عالی بود، اما خطاهای ظریف و «توهمات» باعث شکست پایپ‌لاین‌ها و اتلاف زمان دیباگ می‌شد. در v2 رویکرد برعکس شد: ابتدا با پارسرها و اعتبارسنج‌های قطعی، حقایق قابل راستی‌آزمایی (مثل endpointها، schemaها، روش‌های احراز هویت و قواعد pagination) استخراج و تثبیت می‌شوند؛ سپس LLM فقط برای ظرایف معنایی وارد می‌شود—برای رفع ابهام‌ها، نام‌گذاری بهتر یا پیشنهاد تبدیل‌های سبک—آن هم با ارجاع شفاف به منبع تا قابلیت رهگیری و اصلاح حفظ شود. نتیجه، کاهش خطا و افزایش قابلیت بازتولید و دیباگ‌پذیری است؛ LLM ارزش افزوده می‌دهد اما موتور تصمیم قطعی نیست. درس کلیدی: در داده‌های تولیدی، باید LLM را با ریل‌های ایمنی، استخراج قطعی و اعتبارسنجی احاطه کرد، نه اینکه همه چیز را به آن سپرد.

#LLM #DataEngineering #MLOps #AI #ProductionReliability #DeterministicParsing #DataPipelines #dltHub

🟣لینک مقاله:
https://dlthub.com/blog/improving_generation_baseline?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
The Art of Lean Governance: The Cybernetics of Data Quality (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
** این مقاله پیشنهاد می‌کند برای مدیریت کیفیت داده‌ها از رویکرد سایبرنتیک استفاده شود؛ یعنی اکوسیستم داده مانند یک سامانه خودتنظیم و یادگیرنده با حلقه‌های بازخورد، کنترل و بهبود مداوم دیده شود. عناصر کلیدی شامل موتورهای پویا برای آشتی‌دادن داده‌ها در لحظه، واژه‌نامه‌های کسب‌وکارِ تعبیه‌شده برای یکپارچگی معنایی، و تبارشناسی کامل داده‌ها جهت ردیابی علّی و حاکمیت قوی بر AI است. حاکمیت چابک با سیاست‌ها به‌صورت کد، دروازه‌های کیفیت در CI/CD، و اتوماسیون رویدادمحور اجرا می‌شود؛ مالکیت در تیم‌های دامنه است و گروه مرکزی فقط استانداردها و ابزار مشترک را فراهم می‌کند. با تعریف SLOهای کیفیت و اجرای چرخه کشف → تشخیص → اصلاح → راستی‌آزمایی → یادگیری، کنترل‌ها به‌صورت پیش‌دستانه و مقیاس‌پذیر اعمال می‌شوند و ریسک، هزینه و زمان رفع خطا کاهش می‌یابد.

#DataQuality #Cybernetics #DataGovernance #AIGovernance #DataLineage #Observability #LeanGovernance #MLOps

🟣لینک مقاله:
https://tdan.com/the-art-of-lean-governance-the-cybernetics-of-data-quality/33051?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy

🔵 عنوان مقاله
Ax 1.0: Efficient Optimization With Adaptive Experimentation (5 minute read)

🟢 خلاصه مقاله:
این مقاله Ax 1.0 را به‌عنوان یک پلتفرم متن‌باز برای بهینه‌سازی تطبیقی در مقیاس تولیدی معرفی می‌کند که در Meta برای سیستم‌های ML به‌کار می‌رود. Ax به‌جای تکیه بر جست‌وجوی brute-force مانند grid/random، از روش‌های Bayesian و آزمایش‌های پی‌درپی استفاده می‌کند تا جست‌وجو را کارآمدتر کرده و زمان و محاسبات را کاهش دهد. این پلتفرم برای تنظیم hyperparameterها، بهینه‌سازی معیارها و تیونینگ سیستم طراحی شده و با قیود پیچیده، داده‌های پرنویز، پیشنهادهای موازی و توقف زودهنگام به‌خوبی کنار می‌آید. یک مقاله پژوهشی پیوست نیز معماری، قابلیت‌ها و عملکرد Ax را در مقیاس بزرگ تشریح می‌کند و امکان بهره‌گیری از این توانمندی‌ها را برای جامعه متن‌باز فراهم می‌سازد.

#Ax #BayesianOptimization #HyperparameterTuning #Meta #MLOps #AdaptiveExperimentation #SequentialOptimization #OpenSource

🟣لینک مقاله:
https://engineering.fb.com/2025/11/18/open-source/efficient-optimization-ax-open-platform-adaptive-experimentation/?utm_source=tldrdata

➖➖➖➖➖➖➖➖
👑 @Database_Academy