Machine Learning için Kubeflow: Kurulum ve İş Akışı Yönetimi

Machine learning modellerinin tüm yaşam döngüsünü yönetmek karmaşık olabilir ve düzenleme (orkestrasyon) ile dağıtım için güçlü araçlar gerektirir. Bu kurs, veri hazırlamadan model dağıtımına kadar machine learning projelerinizi düzenlemenizi ve yönetmenizi sağlayarak Kubeflow hakkında temel bir anlayış sunar. Neler öğreneceksiniz: * Kubeflow'un temel bileşenlerini ve mimari kalıplarını anlayın. * Bir Kubernetes kümesi üzerinde Kubeflow ortamını yapılandırın ve dağıtın. * Kubeflow Pipelines kullanarak uçtan uca machine learning boru hatları (pipeline) tasarlayın ve uygulayın. * Kubeflow içinde ML denemelerini yönetin, metrikleri takip edin ve modelleri versiyonlayın. * Ölçülebilir ve tekrarlanabilir ML iş akışları için temel MLOps ilkelerini uygulayın. * Yaygın ML framework'lerini Kubeflow tarafından düzenlenen görevlere entegre etmeyi pratik edin. Kurs, temel terminoloji ve mimari genel bakışlarla başlar, ardından uygulamalı yapılandırma ve Kubeflow bileşenlerinin pratik uygulamasıyla devam eder. Sıfırdan kendi machine learning iş akışlarınızı oluşturmayı ve yönetmeyi öğreneceksiniz. Bu kurs, machine learning operasyonlarına yeni başlayanlar ve projelerini yönetmek için Kubeflow'dan yararlanmak isteyen geleceğin ML mühendisleri için tasarlanmıştır. Kubeflow ile ilgili önceden deneyim gerekmemektedir, ancak machine learning kavramları ve komut satırı arayüzleri hakkında temel bir anlayış faydalı olacaktır. Kubeflow'da ustalaşma yolculuğunuza başlayın ve machine learning geliştirme sürecinizi dönüştürün.