DevOps'tan MLOps'a: Makine Öğrenimi Sistemlerini Dağıtma ve Yönetme

Makine öğrenimi deneysel araştırmadan üretim ortamlarına geçerken, kuruluşların yazılım geliştirme ile veri bilimi arasındaki boşluğu kapatabilecek profesyonellere ihtiyacı vardır. Geleneksel DevOps'tan MLOps'a geçiş, güvenilir makine öğrenimi modellerini ölçekte otomatikleştirmenin, dağıtmanın ve izlemenin anahtarıdır. Bu kapsamlı metin tabanlı kursta, kanıtlanmış DevOps ilkelerini doğrudan makine öğrenimi yaşam döngüsüne nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Temel MLOps kavramlarıyla başlayacak ve otomatik işlem hatları oluşturmaya, model kayıtlarını yönetmeye ve sürekli eğitim ve izleme sistemlerini uygulamaya doğru ilerleyeceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Geleneksel DevOps ve MLOps iş akışları arasındaki temel farklılıkları anlayın - Veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme için otomatik makine öğrenimi işlem hatlarını yapılandırın - Modern kayıtlar ve containerization kullanarak model sürümlemeyi ve dağıtımı yönetin - Özellikle ML sistemlerine göre uyarlanmış sürekli entegrasyon ve sürekli dağıtım (CI/CD) uygulayın - Veri kaymasını (data drift) ve performans düşüşünü tespit etmek için üretimdeki dağıtılmış modelleri izleyin Kurs, temel terminoloji ve MLOps mimarisi ile başlar ve ardından sizi işlem hattı otomasyonu, containerized dağıtımlar ve üretim izleme için yazılı senaryolar aracılığıyla yönlendirir. Makine öğrenimi modellerinizi zaman içinde doğru ve güvenilir tutmak için sağlam geri bildirim döngülerini nasıl kuracağınızı öğreneceksiniz. Bu kurs, MLOps alanına girmek isteyen DevOps mühendisleri, yazılım geliştiricileri ve geleceğin veri profesyonelleri için tasarlanmıştır. Temel yazılım geliştirme kavramlarını anlamak faydalı olsa da, önceden makine öğrenimi deneyimi gerekmemektedir. Makine öğrenimi operasyonları yolculuğunuza başlayın ve üretime hazır ML sistemlerini dağıtmak için gereken becerilerde bugün ustalaşın.