ML Deney İzleme ve MLOps için Model Geliştirme

Karışık deneysel koddan organize, üretim hazır makine öğrenimi çalışma akışlarına geçmek sistematik bir yaklaşım olmadan zor olabilir. Bu kurs size ML deneylerinizi nasıl kaydedeceğinizi, takip edeceğinizi ve karşılaştıracağınızı öğretir. Kaotik geliştirme döngülerinden yapısal model yönetimine geçiş yaparak, parametreleri kaydetmeyi, model yürüyüşlerini karşılaştırmayı ve endüstri standardı MLOps uygulamalarını kullanarak model sürümlerini yönetmeyi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Deney izleme temel ilkelerini ve modern MLOp'lar için neden gerekli olduğunu anlayın - Model eğitimi sırasında hiperparametreleri, metrikleri ve artefaktları sistematik olarak kaydedin - En iyi performanslı konfigürasyonları belirlemek için farklı model çalışmalarını karşılaştır - Geliştirme yaşam döngüsü boyunca model sürümleri ve geçişlerini yönetin - ML çalışma akışlarına temiz kod uygulamaları ve modern paketleme standartları uygulayın - Makine öğrenme projelerinizi kesintisiz işbirliği ve tekrarlanabilirlik için organize edin Ders, kayıt, yürütmeleri karşılaştırma ve sürümleme modelleri hakkında adım adım yazılı açıklamalar yapmadan önce temel tanımlamalar ve deney izlemesinin temel kavramlarıyla başlar. Bu kavramları gerçek dünya MLOps senaryolarını taklit etmek için tasarlanmış metin tabanlı egzersizler yoluyla uygulayacaksınız. Bu kurs, MLOps en iyi uygulamalarını benimsemek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, makine öğrenimi tutkunları ve yazılım mühendisleri için tasarlanmıştır. Gelişmiş makine öğrenimi veya önceki DevOps deneyimi gerekmez. Makine öğrenimi çalışma akışlarınızı organize ve tekrarlanabilir yapmak için bugün yapısal izleme başlatın.