Üretimde Makine Öğrenimi Modellerini Yönetme

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak sadece ilk adımdır; asıl zorluk, zaman içinde güvenilir, doğru ve çalışır durumda kalmasını sağlamaktır. Bu kurs, modelleri tüm üretim yaşam döngüleri boyunca yönetmek için gerekli temel stratejilerde size rehberlik eder. Modelleri sadece eğitmekten, performansları düşmeden sürekli değer sunmalarını sağlayan sağlam yazılım varlıkları olarak yönetmeye geçiş yapacaksınız. Ne öğreneceksiniz: - Eğitimden kullanımdan kaldırmaya kadar makine öğrenimi yaşam döngüsünün temel aşamalarını anlayın. - Tekrarlanabilirliği sağlamak ve soy ağacını (lineage) izlemek için modelleri kaydedin ve sürümleyin. - Modern konteynerleştirme ve mikro hizmetler (microservices) konseptlerini kullanarak modelleri dağıtın. - Veri kaymasını (data drift) ve konsept kaymasını (concept drift) tespit etmek için üretimdeki model performansını izleyin. - Model riskini yönetmek için yönetişim ve uyumluluk çerçeveleri oluşturun. - Otomatik model yeniden eğitimi ve dağıtımı için temel CI/CD kalıplarını uygulayın. Dağıtım, izleme ve yönetişim için pratik stratejileri keşfetmeden önce temel tanımlar ve yaşam döngüsü terminolojisi ile başlayacaksınız. Materyal, ilk model kaydından otomatik yeniden eğitim iş akışlarına kadar mantıksal olarak ilerler. Bu kurs, ileri düzey matematik veya daha önce üretim deneyimi gerektirmeden MLOps'u anlamak isteyen başlangıç seviyesindeki veri bilimcileri, yazılım mühendisleri ve teknik proje yöneticileri için tasarlanmıştır. Üretim modeli yönetiminde ustalaşmak için okumaya bugün başlayın.