Makine Öğrenme Operasyonlarının Temelleri (MLOps)
Modern MLOps uygulamalarını kullanarak makine öğrenimi geliştirme ve üretim dağıtımı arasındaki boşluğu nasıl dolduracağınızı öğrenin.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Bir makine öğrenimi modelini yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına taşımak için özel bir uygulama ve araç seti gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, veri bilimi ve yazılım mühendisliği arasındaki boşluğu kapatmanıza yardımcı olan Makine Öğrenme Operasyonlarının (MLOps) temel ilkelerini size tanıtıyor. Üretimde makine öğrenimi boru hatlarını nasıl otomatikleştireceğinizi, izleyeceğinizi ve koruyacağınızı sağlam bir şekilde anlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar, mimari kavramlar ve pratik yapılanma örnekleri inceleyerek, modelleri güvenilir, doğru ve güvenli tutmak için zamanla nasıl öğreneceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: 1. Temel MLOps terminolojisi, yaşam döngüsü aşamaları ve DevOps ve MLOp'lar arasındaki temel farklılıkları anlayın. 2. Veri hazırlama, eğitim ve değerlendirmeyi hızlandırmak için otomatik makine öğrenimi boru hatlarını yapılandır. 3. Makine öğrenimi çalışma akışları için özel olarak tasarlanmış sürekli entegrasyon ve sürekli teslimat (CI / CD) paternlerini uygulayın. 4. Veriler sürüklenmesi, kavram sürüklenme ve performans düşüşünü tespit etmek için üretim modellerini izlemek. 5. Özellikler depolarının ve model kayıtlarının veri yönetimi ve varlıkların sürümlenmesindeki rolünü keşfetmek. 6. Uygun ve etik modelin uygulanmasını sağlamak için temel güvenlik ve yönetim uygulamalarını uygulamak. Kurs, boru hattı otomasyonu, sürekli eğitim ve sistem izleme yoluyla size rehberlik etmeden önce temel tanımlamalar ve temel MLOps kavramlarıyla başlar. Yapısız metin dersleri ve kod parçaları aracılığıyla ilerleyeceksiniz. Bu dersler, üretim hazırlığı makine öğrenimi sistemlerini yönetme konusunda güveninizi artırmak için tasarlanmıştır. Bu kurs, MLOps'a yeni başlayan ML mühendisleri, veri bilimcileri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden DevOps veya mühendislik deneyimi gerekmez, ancak makine öğrenme kavramlarına temel bir aşinalık yararlıdır. Modern MLOp'ların temellerini öğrenmek ve makine öğrenimi modellerinizi güvenle üretime sunmak için bugün okumaya başlayın.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
🎧
Sesli versiyon dahil
Yolda öğren — ekrana gerek yok -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 54 dk pratik içerik
Yorumlar
Henüz yorum yok — deneyimini ilk paylaşan sen ol.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
🔥 Talep görüyor
🎓 Sertifikalı
KNIME ile Kodsuz Veri Bilimi
Sertifika
Uygulama
₦20,000.00
→
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Bilgi Bilimi ve Modern Analizin Temelleri
Sertifika
Uygulama
₦20,000.00
→
💼 İşe hazırlayan
🎓 Sertifikalı
Analitik kombinatoriğin temelleri: Algoritmalar ve verileri analiz etmek
Sertifika
Uygulama
₦20,000.00
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Bilgi Bilimi Mesleği: Gerçek Dünya Uygulamalarına Başlangıç Rehberi
Sertifika
Uygulama
₦20,000.00
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim