Otomatik Makine Öğrenmesi Eğitimi ve Deney Versiyonu

Makine öğrenimi deneylerini el ile yönetmek sıklıkla izlenmeyen parametrelere, tekrar edilemeyen sonuçlara ve yavaş tekrara yol açar. Bu ders, modern MLOps ilkelerini kullanarak model eğitimi ve sürümleme deneylerinin otomasyonuna yapısal bir rehber sağlar. Ne öğreneceksiniz: Temel MLOps terminolojisi ve makine öğrenimi yaşam döngüsü kavramlarını anlayın. Yüksek parametreleri, metrikleri ve eğitim çıktılarını sistemli olarak yürütmeler arasında takip edin. Veri ön işleme ve model yürütmesi için otomatik iş akışlarını oluşturun. Tüm boru hattı tekrarlanabilirliği için veri kümeleri, kod ve model artefaktları sürümleyin. Model kayıt defteri kavramlarını modelin gelişimden üretime kadar olan aşamalarını takip etmek için keşfedin. ML boru hatlarını doğrulamak için modern sürekli entegrasyon uygulamalarını uygulayın. Açık metin tabanlı açıklamalar ve kod parçaları üzerinden ilerlemeden önce temel tanımlamalar ve çekirdek kavramlarla başlayabilirsiniz. Bu kurs, önceden MLOps deneyimi gerektirmeyen organize, otomatik makine öğrenimi çalışma akışları oluşturmak isteyen veri bilimi ve yazılım mühendisliği alanındaki yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Makine öğrenmesi proje çalışma akışınızı düzene sokmak için bugün okumaya başlayın.