MLOps Foundations: Yapma, Yükleme ve İzleme Üretim ML Boru Hattı

Bir makine öğrenme modelini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak sadece iyi koddan daha fazlasını gerektirir. Bu kurs, veri bilimi ve sistem mühendisliği arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olan Makine Öğrenme İşlemleri'nin (MLOps) temel ilkelerini size tanıtıyor. Tecrit edilmiş modelleri eğitmekten otomatik, tekrarlanabilir ML boru hatlarını inşa etmeye geçiş yapacaksınız. Kod, veri ve modelleri sistematik olarak yönetmenin nasıl yapılacağını anlayarak, makine öğrenme sistemlerinizin üretimde doğru, ölçeklenebilir ve güvenli kalmasını sağlamak için gerekli becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - MLOps, model yaşam döngüleri ve veri bilimcilerinin ve ML mühendislerinin rollerinin temel kavramlarını anlayın. - Veri hazırlama, eğitim ve değerlendirmeyi hızlandırmak için otomatik makine öğrenme boru hatları oluşturun. - Ölçeklenebilir hizmet mimarisi ve modern API son noktaları kullanarak modelleri bulut ortamlarına dağıtın. - Üretim modeli performansını izlemek, uyarı oluşturmak ve zaman içinde veri sürüklenmesi ve kavram sürüklenmelerini tespit etmek. - Makine öğrenme kodu ve eşya izleme için özel olarak tasarlanmış sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI / CD) uygulamalarını uygulayın. - Modelleri el müdahalesi olmadan güncel tutmak için sürekli yeniden eğitim stratejilerini ayarlayın. Kurs, boru hattı tasarımı, dağıtım stratejileri ve üretim izleme yoluyla size rehberlik etmeden önce temel MLOps terminolojisi ve yaşam döngüsü tanımlarıyla başlar. Gerçek dünya uygulamaları için tasarlanmış net, yazılı açıklamalar ve pratik kod parçaları aracılığıyla öğreneceksiniz. Bu kurs, operasyonlara yeni başlayan ve üretim ML sistemlerinde sağlam bir temel oluşturmak isteyen umut vadeden ML mühendisleri, veri bilimcileri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden DevOps veya bulut yönetimi deneyimi gerekmez. Modern üretim makine öğrenmesini güçlendiren iş akışlarını öğrenmek için bugün okumaya başlayın.