Makine Öğrenmesi ve MLOps Projeleri için Sürüm Kontrolü

Makine öğrenimi projelerini yönetmek sadece izleme kodundan daha fazlasını gerektirir; ayrıca devasa veri kümeleri, model ağırlıkları ve gelişen eğitim boru hatlarını yönetilmelidir. Bu metin tabanlı kurs, makine öğrenme çalışma akışlarınızı organize ve tekrarlanabilir tutmak için kaynak kontrol ve MLOps'in temel ilkelerini size yönlendirir. Bu yapılmış dersleri okuyarak, manuel dosya izlemesinden, veri bilimi için özel olarak tasarlanmış profesyonel sürüm kontrol çalışma akışlarına geçiş yapabilirsiniz. Kod yönetimini, büyük dosyaları güvenli bir şekilde yönetmeyi ve diğer mühendislerle verimli bir şekilde işbirliği yapmayı anlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: Temel kaynak kontrol kavramlarını ve veri bilimi çalışma akışlarına nasıl uygulandıklarını anlayın; Git LFS ve Data Version Control (DVC) gibi özel araçlar kullanarak büyük veri kümeleri ve model dosyalarını izleyin ve sürümleyin; Makine öğrenme deneylerinizin ve eğitim boru hatlarının tam tekrarlanabilirliğini koruyun; İşbirlikli Takıma dayalı veri bilimi araştırması için özel olarak tasarlanmış dallanma stratejileri; Model test ve onayını otomatikleştirmek için temel CI / CD kavramlarını ayarlayın. Kurs, gelişmiş veri sürümleme stratejileri ve boru hattı otomasyonuna geçmeden önce çekirdek sürüm kontrolü terminolojisi ve kurulumuyla başlar. Açık, yazılı açıklamalar ve gerçek dünya takım ortamlarını taklit eden kod tabanlı senaryolar aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu kurs, başlangıç veri bilimcileri, makine öğrenimi tutkunları ve MLOps uygulamalarını benimsemek isteyen yazılım mühendisleri için tasarlanmıştır, önceden sürüm deneyim gerektirmez. Makine öğrenimi projeleriniz için güvenilir, profesyonel bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.