Hands-On Machine Learning: Python ve MLOps ile inşa ve dağıtım

Bir makine öğrenimi modelini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak sadece eğitim algoritmalarından daha fazlasını gerektirir.Bu, veri yönetimi, boru hattı otomasyonu ve model dağıtımı için yapılmış bir yaklaşım gerektiriyor. Bu metin tabanlı kurs, veri bilimi ve yazılım mühendisliği arasındaki boşluğu kapatma konusunda pratik beceriler kazandırıyor. Bu yapısal müfredat programını izleyerek, tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü yönetmek için temel becerileri elde edeceksiniz.Modern paketleme standartlarını kullanarak Python projelerini nasıl yapılandırmayı, sağlam eğitim boru hatlarını inşa etmeyi ve modellerinizi güvenle dağıtmak ve izlemek için temel MLOps uygulamalarını nasıl uygulayacağınızı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - İlk veri hazırlığından dağıtıma kadar makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel aşamalarını anlayın. - Modern proje konfigürasyonu ve bağımlılık yönetimini kullanarak Python'da tekrarlanabilir eğitim boru hatları oluşturun. - Model giriş ve çıkışlarının tutarlılığını sağlamak için veri sürümleme ve onaylama tekniklerini uygulayın. - Eğitimli modelleri gerçek zamanlı tahminlere hizmet etmeye hazır işlevsel API'ler olarak dağıtın. - Model performansını zaman içinde izlemek için temel izleme ve gözlemlenebilirlik paternlerini ayarlayın. Kurs temel makine öğrenimi terminolojisi ve proje yapılandırmasıyla başlar, ardından veri ön işleme, model seçimi, değerlendirme ve dağıtım stratejileri boyunca size adım adım rehberlik eder. ayrıntılı açıklamaları okuyacak ve pratik mühendislik becerilerinizi geliştirmek için tasarlanmış gerçek dünya kod parçalarını çalışacaksınız. Bu kurs, MLOps alanına geçiş yapmak isteyen umut verici veri bilimcileri, yazılım geliştiriciler ve yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Önceden DevOps veya dağıtım deneyimi gerekmez, bu da üretim AI yolculuğunuzun mükemmel başlangıç noktasını oluşturur. Üretim makine öğrenimi yaşam döngüsüne hakim olma yolculuğunuza bugün başlayın.