Vertex AI ile MLOps: Üretimde Özellikleri Yönetme

Yerel bir dizüstü bilgisayardan güvenilir bir üretim ortamına makine öğrenimi modellerinin ölçeklendirilmesi sağlam bir özellik yönetimini gerektirir. Eğitim ve hizmet arasındaki veri tutarlılığını yönetmek modern MLOp'lardaki en büyük engellerden biridir. Bu sadece metin olan kurs, özellikle Vertex AI kullanarak özellikleri nasıl yöneteceğinize odaklanarak MLOps'un temel kavramlarını size yönlendirir. Makine öğrenimi özelliklerini güvenle merkezileştirmeyi, paylaşmayı ve servis etmeyi öğreneceksiniz, tüm ML yaşam döngüsü boyunca tutarlılık sağlayacaksınız. Ne öğreneceksiniz: * MLOp'ların temel ilkelerini ve özellik depolarının üretim boru hatlarındaki rolünü anlayın * Vertex AI Feature Store'u makine öğrenme verilerini merkezileştirmek için ayarlayın ve ayarlanın * Eğitim ve çevrimiçi hizmet için özellik verilerini al, kaydet ve düzenleyin * Tek bir kaynaktan eğitim-hizmet eğilimini önleyin özellikler için gerçeklik * Zaman içinde özellik sürüklenmesi ve veri kalitesini izlemek için en iyi uygulamaları uygulayın * Özellik alımı ve güncellemeleri otomatikleştirmek için modern MLOps iş akışlarını uygula. MLOp'ların ve özellik depolarının temel terminolojisiyle başlayacaksınız, sonra özellikleri tanımladığınız, tükettiğiniz ve hizmet ettiğiniz pratik senaryolara ilerleyeceksiniz. Kurs, özellik sağlığını izlemek ve yüksek performanslı üretim boru hatlarını korumak için gelişmiş stratejilerle sona eriyor. Bu kurs, yeni başlayan veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve MLOp'lara geçiş yapmak isteyen geliştiriciler için tasarlanmıştır. Vertex AI ile önceden bir deneyim gerekmez, ancak makine öğrenimi kavramları ve Python'un temel anlayışı yararlıdır. Özellikler yönetimini öğrenmek ve MLOps mühendislik becerilerinizi yükseltmek için bugün okumaya başlayın.