After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
MLOps, makine öğrenmesi modellerini üretime almak ve sürdürmek için geliştirilen alıştırmalar bütünüdür. Günümüzde, endüstri ve araştırma alanlarında, MLOps, makine öğrenimi sistemlerinin değer üretmesini sağlamak için ön plandadır.
MLOps’ta Tam Otomasyonu Keşfedin
Bu kurs kapsamında, MLOps'ta otomasyonu kullanarak zaman içinde değer sağlayabilen makine öğrenimi sistemlerini nasıl dağıtabileceğinizi öğreneceksiniz. Gizli teknik borcun makine öğrenimi sistemlerini ve bu sistemlerin ürettiği değeri nasıl etkilediğini öğreneceksiniz. Ayrıca, ML yaşam döngüsünün aşamalarını otomatikleştirmenin ve kolaylaştırmanın, ML sistemlerinin işletilmesine ve ölçeklendirilmesine nasıl yardımcı olabileceğini de anlayacaksınız.MLOps Mimarisi Hakkında Bilgi Edinin
Uygulamalı ve etkileşimli egzersizler kullanarak bir MLOps mimarisinin bileşenlerini ve bunların makine öğrenimi sistemlerinin tam otomasyonunu sağlamak için neden gerekli olduğunu öğreneceksiniz.CI/CD/CM/CT MLOps Tekniklerini Keşfedin
İlerledikçe, otomatik CI/CD’nin, Sürekli İzleme (CM) ve Sürekli Eğitim (CT) ile birlikte, makine öğrenimi (ML) dağıtımlarınızda teknik borcu önlemenin temel yöntemleri olduğunu öğreneceksiniz.Dağıtım Stratejilerinde Otomasyonu Anlayın
Kursun sonunda, MLOps ile otomasyonun, makine öğrenimi sistemlerinizi gerçek dünyaya dağıtırken dağıtımlarınıza nasıl sağlamlık ve ölçeklenebilirlik kazandırabileceğini anlayacaksınız.Öğrenmeye başlayın, son derece talep gören bu alanda bilgi edinin ve MLOps sistemleri tasarlarken otomasyonu nasıl uygulayabileceğinizi keşfedin.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Giriş: Tam Otomatik MLOps'a
Bu ilk bölümde, endüstriyel ortamda MLOps kullanımını motive ediyoruz. İşletmelerde değer üretimini desteklemedeki önemini öğreneceksin. Ayrıca ML aşamalarını gözden geçirip MLOps'un bunları nasıl güçlendirdiğine odaklanacaksın. Bölümün sonunda, tamamen otomatik bir MLOps sistemi için başvuru niteliğinde bir mimariyi keşfedeceksin. Ardından bu mimariyi kullanarak, her MLOps sistemi için önemli bileşenleri ve kursun geri kalanı için bir başlangıç noktasını inceleyeceksin.
- Tam otomatik MLOps'a giriş50 XP
- Gizli teknik borç mutlaka ödenmelidir50 XP
- ML'deki gizli teknik borç farklıdır100 XP
- MLOps yaşam döngüsü aşamaları50 XP
- Tam otomatik MLOps50 XP
- Otomatikleştirmek mi, otomatikleştirmemek mi...50 XP
- Ölçek için tasarlamak100 XP
- Referans mimarisi: Tam otomatik MLOps50 XP
- BT ve MLOps'ta başvuru mimarileri50 XP
- MLOps mimarisi bileşenleri100 XP
2
Tam Otomatik MLOps Mimarisi
Bu bölümde, tamamen otomatik bir MLOps sistemini oluşturan kritik bileşenleri keşfetmeye devam edeceksin. İlk olarak, MLOps'ta orkestrasyonun önemini ve ML boru hatlarının verimliliğini ve ölçeklenebilirliğini sağlamaya nasıl yardımcı olduğunu inceleyeceksin. Sonrasında, MLOps'taki farklı dağıtım stratejilerini değerlendirecek ve sistemin için doğru stratejiyi nasıl seçeceğini öğreneceksin. Son olarak, CI/CD/CT/CM'yi ve bunların orkestrasyonu ve en iyi uygulamaları nasıl tamamlayarak MLOps sistemlerinde tam otomasyona ulaştığını öğreneceksin. Bu derslerle, verimli, doğru ve güvenilir, tamamen otomatik bir MLOps sistemi kurmak için daha donanımlı olacaksın.
3
Otomasyon Kalıpları
Bu bölümde otomasyonun heyecan verici dünyasına dalacak ve daha dayanıklı ve verimli ML sistemleri tasarlamayı öğreneceksin. MLOps sistemlerinde otomasyonun temellerini anlayarak başlayacak, ardından tasarım kalıplarının ve emniyet mekanizmalarının gücünü keşfedeceksin. Ayrıca MLOps sistemlerinde otomatik testleri nasıl uygulayacağını ve modellerini ile iş akışlarını optimize etmek için hiperparametre ayarlamasını nasıl kullanacağını öğreneceksin. Bu bölümün sonunda, hem verimli hem de güvenilir, tamamen otomatik MLOps sistemleri kurup yönetmek için gerekli beceri ve bilgiyle donanmış olacaksın.
4
MLOps Dağıtımlarında Otomasyon
Bu son bölümde, otomatik bir MLOps mimarisinin kritik bileşenlerini derinlemesine inceleyeceksin. Otomatik deney takibinden model kayıt defterine, özellik deposunu keşfetmekten metadata deposunun rolüne kadar, bu bölüm tamamen otomatik bir MLOps sisteminin inceliklerini kapsamlı biçimde anlamanı sağlamayı amaçlıyor. İster deneyimli bir ML uygulayıcısı ol, ister yeni başlıyor ol, bu bölüm otomatik MLOps iş akışları tasarlamak için gereken bilgi ve becerileri sağlayacak.
R
Tam Otomatik MLOps
Kurs
Tamamlandı
