Makine öğrenimi deneylerini otomatikleştirme ve değerlendirme

Birçok makine öğrenimi modeli, tutarsız izleme ve gelişim aşamasındaki kötü değerlendirme nedeniyle üretimde başarısız olur. Elden, karmaşık defterlerden sistematik, otomatik deneylere geçiş, güvenilir yapay zeka sistemleri inşa etmenin anahtarı. Bu metin tabanlı kursta, ML deneylerinin temel ilkelerini, parametreleri kaydetme, metrikleri değerlendirme ve iş akışlarını otomatikleştirme yollarını öğreneceksiniz. Model yürüyüşlerini sistematik olarak nasıl karşılaştıracağınızı anlayarak, sağlam, tekrarlanabilir makine öğrenme modelleri sunmak için gereken becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Temel deney kavramları, sözcükler ve model geliştirme yaşam döngüsü anlamak. - Metrikleri, parametreleri ve eserleri modern deney takip paternlerini kullanarak sistematik olarak takip edin. - Gelişmiş onaylama teknikleri ve tanısal metrikleri kullanarak model performansını değerlendirin. - Doğrudan, tekrarlanabilir eğitim ortamları sağlamak için boru hattı çalışmalarını otomatikleştirin. - Zamanında güncellemeleri planlamak için model sürüklenmesi ve performans azalmasını analiz edin. - Çok sayıda modelin yan yana yürütülmesini karşılaştırarak en iyi adayları seçmek. Kurs, ML meta verilerinin temel tanımlarıyla başlar ve otomatik boru hatları, metrik görselleştirme ve model karşılaştırması hakkında yapılmış yazılı dersleri yönlendirir. Açık açıklamaları okuyacak, pratik kod parçalarını inceleyecek ve modern MLOps uygulamalarını anlamanıza yardımcı olmak için tasarlanmış yazılı egzersizleri tamamlayacaksınız. Bu kurs, düzensiz dizüstü bilgisayarların ötesine geçmek isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve MLOps profesyonelleri için tasarlanmıştır. Python'a temel bir aşinalık yardımcı olsa da, ileri makine öğrenimi geçmişi gerekmez. Makine öğrenimi çalışma akışlarına yapılmış, otomatik bir yaklaşım oluşturmaya bugün başlayın.