Üretim Makine Öğrenmesi ve MLOps Temelleri

Sandbox ortamında bir makine öğrenimi modeli oluşturmak sadece ilk adımdır; asıl zorluk canlı üretim ortamında dağıtılması, ölçeklendirilmesi ve bakımında yatmaktadır.Bu metin tabanlı kurs teorik veri bilimi ile pratik makine öğrenimi mühendisliği arasındaki boşluğu doldurur. Deneysel kod yazmaktan, uçtan uca üretim boru hatlarını tasarlamaya geçiş yapacaksınız.Projeleri nasıl tanımlayacağınız, güvenilir temeller oluşturacağınız, veri boru hatlarını nasıl yöneteceğiniz, modelleri nasıl dağıtacağınız ve kavramsal sürüklenme gibi gerçek dünya sorunlarını ele almak için sürekli izlemeyi nasıl uygulayacağınızı açıkça anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Proje kapsamından sistem tasarımına kadar üretim makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel aşamalarını anlayın. - Model tekrarını yönlendirmek için temel performans metriklerini oluşturun ve yapısal hata analizi yapın. - Güçlü veri boru hatları tasarlamak ve veri kalitesi sorunlarını çözmek, yönetim konsepti ve veri sürüklenmesi de dahil olmak üzere. - Yükleme stratejilerini ayarlayın ve gerçek zamanlı ve parti tahmini için uygun mimarileri seçin. - Modern gözlemlenebilirlik kavramları ve otomatik geri bildirim döngülerini kullanarak canlı model performansını izleyebilirsiniz. Kurs, veri hazırlama, dağıtım paternleri ve dağıtım sonrası bakım sürecinin rehberliğinden önce üretim sistemleri ve MLOps ilkelerinin temel tanımlarıyla başlar. Yazılı açıklamalar ve pratik kod senaryoları yoluyla, bir makine öğrenimi mühendisi gibi düşünmeyi öğreneceksiniz. Bu kurs, ML mühendisleri, veri bilimcileri ve üretim çalışma akışlarına yeni başlayan geliştiriciler için tasarlanmıştır. Üretim yaşam döngüsünün mutlak temelleriyle başladığımız için önceden MLOps deneyimi gerekmez. Güvenilir, üretime hazır makine öğrenimi sistemleri oluşturma yolculuğunuza bugün başlayın.