MLOps Temelleri: Makine Öğrenme Modellerini Yönetme ve İzleme

Bir makine öğrenimi modelini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak için özel beceriler gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, veri bilimi ve yazılım mühendisliği arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olan Makine Öğrenme Operasyonlarının (MLOps) temel ilkelerini size tanıtıyor. Bu dersin sonunda, model boru hatlarını nasıl otomatikleştireceğinizi, veri sürümlerini nasıl yöneteceğinizi ve AI sistemleriniz için sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI / CD) kuracağınızı anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel MLOps kavramları, terminoloji ve makine öğrenme yaşam döngüsü anlayın. - Veri ön işleme, model eğitimi ve değerlendirme için otomatik boru hatlarını ayarlayın. - Tekrarlanabilirliği sağlamak için hem kod hem de veri kümelerine sürüm kontrolü uygulayın. - Konteynerizasyon temelleri ve bulut hizmetlerini kullanarak üretime modeller dağıtın. - Veri sürüklenmesini tespit etmek ve doğruluğu korumak için model performansını gerçek zamanlı olarak izleyin. - Makine öğrenme boru hatları için özel olarak tasarlanmış temel CI / CD çalışma akışlarını uygulayın. Kurs, boru hattı tasarımı, dağıtım stratejileri ve devam eden model gözlemlenebilirliği hakkında adım adım yazılı açıklamalar yapmadan önce temel terminoloji ve yapısal temellerle başlar. Bu kurs, operasyonlara yeni başlayan ve önceden DevOps deneyimi gerektirmeyen üretim modellerini nasıl yöneteceğini öğrenmek isteyen umut verici makine öğrenimi mühendisi, veri bilimci ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Güvenilir, otomatik ve ölçeklenebilir makine öğrenimi sistemleri inşa etmek için bugün okumaya başlayın.