MLOps Foundations: Üretimde ML'yi Yönetme ve İzleme

Bir makine öğrenimi modelini deneysel bir dizüstü bilgisayardan istikrarlı, üretime hazır bir sisteme dönüştürmek için sadece iyi veri bilimi becerilerinden çok daha fazlası gerekiyor. Bu metin tabanlı kurs, MLOps'un temel ilkeleri boyunca size rehberlik ederek, sağlam dağıtım boru hatlarını nasıl inşa edeceğinizi ve model güvenilirliğini zaman içinde nasıl koruyacağınızı öğretiyor. Tüm makine öğrenimi yaşam döngüsünü nasıl yöneteceğinizi, geliştirme ve operasyonlar arasındaki boşluğu nasıl kapatacağınızı ve uzun vadeli iş değerini nasıl sağlayacağınızı sağlam bir şekilde anlayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel MLOps terminolojisini, temel kavramları ve makine öğrenme yaşam döngüsünü anlayın. - Tekrarlanabilir ve güvenilir dağıtımları sağlamak için otomatik veri ve model boru hatları oluşturun. - Model sapmasını ve veri bozulmasını gerçek zamanlı olarak tespit etmek için sürekli izleme sistemlerini ayarlayın. - Makine öğrenimi çalışma akışları için özel olarak tasarlanmış modern CI / CD uygulamalarını uygulayın. - Uygunluk ve doğruluğu korumak için yeniden eğitim stratejileri ve model yönetimi uygulamak. - MLOps girişimlerinin ROI'sini değerlendirin ve doğru operasyonel platformları seçin. MLOp'lar için temel tanımlamalar ve iş davasıyla başlayacaksınız, boru hattı inşası, otomatik test ve üretim gözlemlenebilirliğine ilerlemeden önce. Açık yazılı açıklamalar ve pratik mimari yürüyüşler yoluyla, yapay zekanın operasyonel tarafını ustalaşacaksınız. Bu kurs, önceden MLOps deneyimi gerektirmeden makine öğreniminin operasyonel tarafını anlamak isteyen umut vadeden ML mühendisleri, veri bilimcileri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Üretim seviyesindeki makine eğitim operasyonlarına yolculuğunuza bugün başlayın.