After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Ten kurs oferuje kompleksowe wprowadzenie do Data Version Control (DVC), narzędzia zaprojektowanego do efektywnego zarządzania danymi do uczenia maszynowego oraz ich wersjonowania. Zdobędziesz zrozumienie cyklu życia produktu machine learning, poznasz różnice między wersjonowaniem danych a wersjonowaniem kodu oraz odkryjesz funkcje i zastosowania DVC.
Poznawanie funkcji DVC
Zrozumiesz motywacje stojące za wersjonowaniem danych, cyklem życia uczenia maszynowego oraz unikalnymi funkcjami i zastosowaniami DVC. Dowiesz się również o konfiguracji DVC, obejmującej instalację, inicjalizację repozytorium oraz plik .dvcignore. Poznasz pamięć podręczną DVC i pliki stagingowe, nauczysz się dodawać i usuwać pliki, zarządzać pamięciami podręcznymi oraz zrozumiesz mechanizmy, które za tym stoją. Nauczysz się o zdalnych repozytoriach DVC, wyjaśnisz różnicę między zdalnymi repozytoriami DVC a Git, dodasz zdalne repozytoria, wyświetlisz ich listę i zmodyfikujesz je. Nauczysz się pracować z repozytoriami zdalnymi, wysyłać i pobierać dane, sprawdzać konkretne wersje oraz pobierać dane do pamięci podręcznej.Automatyzuj i oceniaj
Będziesz zmotywowany do automatyzacji potoków ML, ze szczególnym naciskiem na modularizację kodu i tworzenie pliku konfiguracyjnego. Zostaniesz wprowadzony do potoków DVC jako skierowanych grafów acyklicznych, z praktycznym doświadczeniem w dodawaniu etapów oraz ich danych wejściowych i wyjściowych. Będziesz ćwiczyć efektywne wykonywanie tych potoków, aby umożliwić różne zastosowania w trenowaniu modeli uczenia maszynowego. Kurs kończy się skupieniem na ewaluacji, pokazując, jak metryki i wykresy są śledzone w DVC.Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Wprowadzenie do DVC
Ten rozdział to kompleksowe wprowadzenie do Data Version Control (DVC) – narzędzia niezbędnego do wersjonowania danych w uczeniu maszynowym. Poznasz motywację stojącą za wersjonowaniem danych, zrozumiesz różnice między wersjonowaniem danych a wersjonowaniem kodu i przećwiczysz prosty problem klasyfikacji. Zapoznasz się z podstawowymi poleceniami Git, dowiesz się, czym jest DVC, i przećwiczysz konfigurację repozytorium. Rozdział kończy się omówieniem funkcji i zastosowań DVC, w tym wersjonowania danych i modeli, CI/CD dla uczenia maszynowego, śledzenia eksperymentów, potoków przetwarzania i wielu innych.
- Motywacja do wersjonowania danych50 XP
- Anatomia modelu uczenia maszynowego100 XP
- Różnice między wersjonowaniem danych a wersjonowaniem kodu50 XP
- Czym są hiperparametry?50 XP
- Wprowadzenie do DVC50 XP
- Praca z Git CLI100 XP
- Przegląd interfejsu CLI DVC50 XP
- Funkcje i zastosowania DVC50 XP
- Potoki DVC50 XP
- CI/CD w uczeniu maszynowym50 XP
2
Konfiguracja DVC i zarządzanie danymi
Ten rozdział poświęcony jest konfiguracji DVC – obejmuje instalację, inicjalizację repozytorium oraz korzystanie z pliku .dvcignore. Następnie omawia pamięć podręczną DVC i tymczasowe pliki: dowiesz się, jak dodawać i usuwać pliki, zarządzać pamięcią podręczną oraz jak działa mechanizm skrótu MD5. Rozdział wyjaśnia też, czym są zdalne repozytoria DVC i czym różnią się od zdalnych repozytoriów Git – nauczysz się je dodawać, wyświetlać i modyfikować. Na koniec poznasz sposoby interakcji z tymi repozytoriami: przesyłanie i pobieranie danych, przełączanie się między wersjami oraz pobieranie danych do pamięci podręcznej.
3
Potoki w DVC
Ten rozdział koncentruje się na automatyzacji potoków ML przy użyciu DVC. Nauczysz się tworzyć pliki konfiguracyjne zawierające ustawienia i hiperparametry. Poznasz wizualizację potoków za pomocą skierowanych grafów acyklicznych oraz polecenia opisujące zależności, instrukcje i wyniki. Omówione zostanie też uruchamianie potoków DVC, lokalny trening modeli i sposób, w jaki Git śledzi metadane DVC. Dodatkowo zajmiesz się śledzeniem metryk i wykresów w DVC – nauczysz się wyświetlać metryki, tworzyć pliki z wykresami oraz porównywać metryki i wykresy między różnymi etapami potoku.
Wprowadzenie do wersjonowania danych z DVC
Kurs
ukończony
