ML İş Hatlarını Test Etme ve Otomatikleştirme

Gerçek dünya makine öğrenimi sistemleri, veriler değiştikçe zamanla değişir ve bu da otomatik testleri üretim iş hatları için kritik bir gereklilik haline getirir. Bu kurs, hataları kullanıcılarınızı etkilemeden önce yakalamak için yapılandırılmış testler oluşturmayı öğretir. Manuel model değerlendirmesinden, veri kalitesini, kod doğruluğunu ve model performansını doğrulayan otomatik test iş akışları oluşturmaya geçeceksiniz. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod örnekleri aracılığıyla, makine öğrenimi iş hattınızın her aşamasında sağlam kontroller uygulamayı öğreneceksiniz. Neler öğreneceksiniz: - Veri doğrulama, model regresyonu ve iş hattı bütünlüğü dahil olmak üzere temel ML test kavramlarını anlayın. - Veri ön işleme ve özellik mühendisliği adımlarını doğrulamak için pytest kullanarak otomatik testler uygulayın. - Gerçek dünya verileri değiştikçe modelinizin doğru kalmasını sağlamak için veri ve kavram kaymasını (data and concept drift) tespit edin. - Eğitim ve dağıtım aşamalarında model performans metriklerini otomatik olarak değerlendirin. - ML iş hattı testlerinizi otomatik olarak çalıştırmak için temel CI/CD iş akışlarını yapılandırın. Kurs, temel tanımlar ve makine öğrenimi sistemi bozulmasının temelleriyle başlar, ardından otomatik test paketleri yazma, veri girişlerini doğrulama ve model çıktılarını izleme konularında size adım adım rehberlik eder. Bu kurs, teste yeni başlayan ve güvenilir makine öğrenimi iş hatları oluşturmak isteyen gelecek vadeden ML mühendisleri, veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır. Önceden test deneyimi gerekmemektedir. Bugün istikrarlı, üretime hazır makine öğrenimi iş hatları oluşturmaya başlayın.