Google Cloud'da Makine Öğrenmesi Boru Hattı Yapmak

Modern veri biliminde, bir modeli eğitmek sadece ilk adımdır; gerçek zorluk, veri ve model dağıtımını yönetmek için sağlam, tekrarlanabilir iş akışlarını oluşturmaktır. Bu metin tabanlı kurs, Google Cloud'da makine öğrenimi boru hatlarını tasarlama ve yönetme temel kavramları boyunca size rehberlik eder. El ile çalıştırılan, bağlantısı olmayan senaryoları, üst verileri takip eden ve eserleri sorunsuzca yöneten, yapılmış, otomatik boru hatlarını oluşturmaya dönüştüreceksiniz. Detaylı açıklamalarımızı okuyarak ve pratik yapılandırma örneklerini inceleyerek, bulut ortamındaki tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü nasıl düzenleyebileceğinizi anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Çekirdek boru hattı kavramlarını ve makine öğrenimi orkestrasyonunun temellerini anlayın - Model soy, girdi ve çıktıları izlemek için üstveri izlemesini ayarla - Veri ön işleme, eğitim ve değerlendirmeyi ele almak için otomatik iş akışlarını tasarlayın - Vertex AI Pipelines ve modern bulut araçları kullanarak MLOps en iyi uygulamalarını uygulayın - Tekrarlanabilir makine öğrenimi yürüyüşleri için boru hattı eserlerini ve sürümlemeyi yönetin - Bulut tabanlı makine öğrenimi çalışma akışları için temel güvenlik ve izleme uygulaması Kurs, eğitim ve dağıtımı orkestralamak için adım adım yapılandırmalara geçmeden önce temel terminoloji ve temel boru hattı mimarileriyle başlar. Boru hattı tanımlamalarının ve meta veri yönetim stratejilerinin net, yazılı örneklerini inceleyeceksiniz. Bu kurs, hedefli ML mühendisleri, veri bilimcileri ve bulut tabanlı boru hatlarına yeni başlayan geliştiriciler için tasarlanmıştır. Google Cloud makine öğrenimi araçları ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Google Cloud'daki otomatik makine öğrenimi çalışma akışlarının temellerini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.