MLOps Foundations: ML Modellerini Otomatikleştirme, Optimize etme ve İzleme

Bir makine öğrenimi modelini dağıtmak sadece başlangıçtır; üretimde doğru ve güvenilir tutmak sürekli bakım gerektirir. Uygun otomasyon ve izleme olmadan, model performansı gerçek dünya verilerinin değişmesi nedeniyle zamanla doğal olarak bozulmaktadır.\n\nBu metin tabanlı kurs, Makine Öğrenme Operasyonlarının (MLOps) temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Statik modellerden performansı izleyen, kaynak kullanımını optimize eden ve doğruluk düştüğünde otomatik yeniden eğitimi tetikleyen dinamik, otomatik sistemlere geçişi nasıl yapacağınızı öğreneceksiniz.\n\nNe öğreneceksin:\n- Temel MLOps kavramlarını ve üretim makine öğrenme modellerinin yaşam döngüsünü anlayacaksın\n- Otomatik yeniden eğitim uygulama \n- İş metriklerinizi etkilemeden önce veri sürüklenmesi ve kavram sürüklenmelerini tespit edin\n - Kuantumlama ve budama tekniklerini kullanarak model performansını ve ayak izini optimize edin\r- Gerçek zamanlı model sağlığı için sürekli izleme ve uyarı sistemlerini ayarlayın\n \n\nKurs, güçlü otomasyon, optimizasyon ve izleme stratejilerinin tasarımı boyunca adım adım rehberlik etmeden önce, modelin bozulmasının anahtar terminolojisi ve temel kavramlarıyla başlar. Gerçek dünya MLOps çalışma akışlarını gösteren pratik açıklamalar ve kavramsal mimariler okuyacaktır.\n\nBu kurs, MLOp'lara yeni başlayan ML mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden üretim dağıtım deneyimi gerekmez, ancak makine öğrenimi kavramlarının temel anlayışı yararlıdır.\n\nGüvenilir, kendi kendini sürdüren makine eğitim sistemleri inşa etmek için bugün okumaya başlayın.