ML Boru Hattı Üretimi: Tabloid Veri Bilimi ve Yönetimi

Tecrit edilmiş modelleri eğitmekten güvenilir, üretim hazır sistemleri dağıtmaya geçiş, ML uzmanları için en büyük engeldir.Bu kurs, bu boşluğu doldurmak için gerekli temel bilgi ve pratik adımları sağlar. Bu program, odaklanmanızı izole model senaryolarından, eksiksiz, bakımlı ML boru hatlarına kaydırır. Yapısal verileri işlemek, veri sızıntısı gibi yaygın tuzakları önlemek ve tahminleri verimli bir şekilde sunmak için gerekli tüm çalışma akışını öğreneceksiniz, bu da sizi gerçek dünya ML mühendisliği rollerine hazırlayacaktır. Ne öğreneceksin: * Yapısal veri için modül, bakımlı makine öğrenimi boru hatları inşa etme ilkelerini anlamak. * Gelişmiş özellik mühendisliği teknikleri ve katı doğrulama yöntemlerini veri sızıntısını önlemek ve modelin sağlamlığını sağlamak için uygulama. * Karmaşık tablosal sınıflandırma ve regresyon görevleri için CatBoost ve LightGBM gibi yüksek performanslı gradiyent artırma modellerini yönetir. * Optimal model konfigürasyonlarını verimli bir şekilde bulmak için Optuna gibi araçlar kullanarak otomatik hiperparametre ayarlamasını yapılandır. * Model tahminlerini SHAP değerlerini kullanarak hissedarlar ve hata ayıklama için gerekli açıklanabilirliği sağlamak için doğru şekilde yorumlayın. * Sürekli model servis ve entegrasyonu için temel grup çıkarım çalışma akışları ve basit REST API'leri tasarlayın ve uygulayın. * Kod yapılandırma ve profesyonel ML geliştirme için gerekli çevreleri yönetme. Yapısal veri işlemesinin temel kavramlarıyla başlıyoruz ve özellikler oluşturma, katı doğrulama, optimizasyon ve son olarak dağıtım temelleri üzerinden ilerleriz. Bu ders, temel Python sintaksına aşina olan ve yapısal veri için profesyonel makine öğrenimi çözümleri inşa etmeye geçmek isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden MLOp'lar veya ileri modelleme deneyimi gerekmez. İlk üretim seviyesindeki ML boru hattını bugün inşa etmeye başlayın.