Vertex AI ile MLOps: Üretimde Özellikleri Yönetme

Modern makine öğrenmesinde, özelliklerin eğitim ve servis boyunca tutarlı bir şekilde yönetilmesi, üretimde modelleri ölçeklendirmenin en büyük zorluklarından biridir. Bu metin tabanlı kurs, Vertex AI kullanarak özellikleri verimli bir şekilde organize etmenin, depolamanın ve servis etmenin yollarını ele alarak MLOp'ların temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Bu dersi okuyarak, merkezi bir özellik deposu oluşturmanın, eğitim-servis yanlışlığını önlemenin ve otomatik özellik alımına nasıl uygulanacağını anlayacaksınız.Bulut üzerinde ölçeklenecek sağlam, üretim hazır makine öğrenme boru hatlarını dağıtmak için gerekli pratik bilgiyi elde edeceksiniz. Ne öğreneceksin: - MLOp'ların temel kavramlarını anlayın, özellikle mağazalar, model kayıt defteri ve boru hattı otomasyonu dahil. - Bir Vertex AI Feature Store'u, birden fazla makine öğrenme modeli üzerinde özellikleri merkezileştirmek ve paylaşmak için ayarlayın. - Özellik değerlerinizi gerçek zamanlı olarak güncellemek için parti ve akış algısını uygulayın. - Özelliklerin kaymasını izlemek ve üretimde veri kalitesini sağlamak için en iyi uygulamaları uygulamak. - Hem eğitim hem de çıkarım sırasında tutarlı özellik değerleri sunarak eğitim-servis eğilimini çöz. Önce temel MLOps terminolojisi ve özellik depolarının mimarisi ile başlayacaksınız, ardından adım adım yazılı kılavuzlara ve özelliği emmek, servis etmek ve yönetmek için SDK kod parçalarına geçeceksiniz. Bu kurs, önceden bulut mühendisliği deneyimine ihtiyaç duymadan özellik yönetimini anlamak isteyen yeni başlayan veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve MLOps profesyonelleri için tasarlanmıştır. Makine öğrenimi çalışma akışlarınızı düzene sokmak ve güvenilir üretim sistemleri oluşturmak için bugün okumaya başlayın.