Databricks ve MLflow ile Makine Öğrenmesi

Makine öğrenimi yaşam döngüsü modern veri biliminde en değerli becerilerden biridir. Bu metin tabanlı kurs, Databricks ve MLflow'un güçlü kombinasyonunu kullanarak makine öğrenimi modellerinin yönetimi, izlenmesi ve dağıtımı boyunca size rehberlik eder. Ayrık makine öğrenimi kodu yazmaktan, yapılmış, tekrarlanabilir boru hatları inşa etmeye geçiş yapacaksınız. Deney izleme, model paketleme ve dağıtımın temel mekaniklerini anlayarak, gerçek dünya makine öğrenimi yaşam döngülerini yönetmek için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Databricks'in temel mimarisini ve MLflow ile nasıl entegre olduğunu anlayın. - Model eğitimi sırasında parametreleri, metrikleri ve artefaktları takip edin, böylece tam tekrarlanabilirlik sağlanır. - Modelleri geliştirmeden üretime geçirmek için MLflow Model Registry'yi kullanarak model yaşam döngüsünü yönetin. - Eğitilmiş modelleri ölçeklenebilir REST API'ler ve grup çıkarım boru hatları olarak dağıtın. - Zaman içinde model performansını izlemek ve korumak için modern MLOps en iyi uygulamalarını uygulayın. Kurs, deney izleme, model kayıt ve dağıtım stratejileri üzerinden adım adım ilerlemeden önce, çalışma alanının kurulumu ve veri hazırlığı ile ilgili temel kavramlarla başlar. Açık yazılı açıklamalar, yapısal kod yürüyüşleri ve kavramsal açıklamalar yoluyla öğreneceksiniz. Bu kurs, makine öğrenme işlemlerini öğrenmek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve veri analistler için tasarlanmıştır. Databricks veya MLflow ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Hızlandırılmış makine öğrenimi mühendisliğine yolculuğunuza bugün başlayın.