Pratik Veri Bilimi: Üretim Hazır ML Boru Hattı Yapmak

Birçok umutlu veri bilimcisi bir modeli Jupyter Notebook'ta eğitebilir, ancak onu güvenilir, üretim hazır bir sisteme dönüştürmek için mücadele eder.Gerçek dünya değeri yaratmanın anahtarı, ham veri ile canlı, izlenen API arasındaki boşluğu kapatmaktır. Bu metin tabanlı kurs, sizi tüm makine öğrenimi yaşam döngüsü boyunca yönlendirerek, keşif veri analizinden otomatik boru hatları inşa etmeye, çıkarım API'lerini dağıtmaya ve sağlam izleme döngüleri oluşturmaya yardımcı olur. Ne öğreneceksin: - ML sorunlarını çerçevelemenin ve temiz proje ortamlarını oluşturmanın temellerini anlayın. - Yüksek kaliteli veri kümelerini hazırlamak için keşif veri analizi (EDA) ve sağlam özellik mühendisliği yap. - Makine öğrenme modellerini eğiterek ve değerlendirerek deneyleri sistematik olarak takip edin. - Modellerinizi dış uygulamalara hizmet etmek için hafif çıkarım API'leri oluşturun. - Makine öğrenme kodu için pytest ile temel CI / CD çalışma akışlarını ve otomatik testleri uygulayın. - Model performansını takip etmek ve üretimde sürüklenmeyi tespit etmek için izleme sistemlerini ayarlayın. Temel tanımlarla başlayacak, ML projelerini nasıl yapacağınızı ve tekrarlanabilir ortamları nasıl kuracağınızı öğreneceksiniz. Oradan, veri boru hatlarının, model dağıtım stratejilerinin ve sürekli entegrasyon uygulamalarının adım adım uygulanmasını okuyabilirsiniz. Bu ders, başlangıç seviyesindeki veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve yalnızca temel Python bilgisi gerektiren, uçtan uca ML sistemleri kurmak isteyen analistler için tasarlanmıştır. Makine öğrenme modellerinizi dizüstü bilgisayardan çıkarıp üretime sokmak için bugün okumaya başlayın.