ML Projesinin Tamamlanması İş Akışı: Geliştirmeden Üretime

Birçok kurs model eğitimi öğretmesine karşın, pek azı bir dizüstü bilgisayarı güvenilir bir sisteme dönüştürmenin nasıl yapılacağını açıklıyor.Bu kurs, makine öğrenimi kullanarak gerçek dünya iş değeri sağlamak için gereken tam proje yaşam döngüsünü tanıtıyor. Bu dersin sonunda, bir ML projesinin temel aşamalarını, başlangıç veri keşfinden ve model geliştirmeden dağıtıma, bakım ve izlemeye kadar anlayacaksınız, bu da izole deneylerden üretim hazır çözümlere geçiş yapmanızı sağlayacaktır. Ne öğreneceksin: * Bir iş ihtiyacını çözülebilir bir makine öğrenimi problemine çevirmek için kritik adımları anlayın. * Güçlü model eğitimi için gerekli olan veri hazırlama ve özellik mühendisliği tekniklerini uygulama. * Temel ML modelleri oluşturmak ve standart ölçütleri kullanarak performanslarını değerlendirmek. * Tekrarlanabilirlik ve takım işbirliği için temel deney izleme ve model sürümlemesini ayarlayın. * Üretim ortamlarına uygun konteynerizasyon ve dağıtım paternlerinin temel kavramlarını uygulayın. * Modelin zaman içinde güvenilirliğini sağlamak için temel izleme ve bakım stratejilerini uygulamak. Ana terminoloji ve temel kavramlarla başlıyoruz, sonra sistematik olarak bir ML projesinin geliştirme, eğitim, onaylama ve operasyonelleştirme safhalarını, pratik yazılı egzersizlere odaklanarak yürütüyoruz. Bu kurs, bir veri bilimci veya ML mühendisi uygulamalı çalışma akışını anlamak isteyen makine öğrenimi konusundaki mutlak yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. MLOps veya üretim sistemleri ile önceden bir deneyim gerekmez. Gerçek dünyada çalışan makine öğrenimi projelerini nasıl sunacağınızı öğrenmeye başlayın.