Ana içeriğe geç

Kurs

DVC ile Veri Sürümlendirmeye Giriş

Orta Düzey3 sa

ML veri yönetimi için Veri Sürüm Kontrolünü keşfedin. Ana kurulum, otomatikleştirilmiş iş akışları ve modellerin sorunsuz bir şekilde değerlendirilmesi.

Python3 sa12 video35 Egzersiz2,500 XP3,864Başarı belgesi

Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun

Google ile devam edin
veya
Devam ederek, Kullanım Koşullarımızı ve Gizlilik Politikamızı kabul etmiş ve verilerinizin ABD'de saklandığını onaylamış olursunuz.

Binlerce şirketteki öğrenenler tarafından beğenildi

Bir Ekibe mi Eğitim Veriyorsunuz?

İşletmeler İçin Deneyin

Kurs Açıklaması

Bu kurs, makine öğrenimi verilerinin verimli yönetimi ve sürüm kontrolü için tasarlanmış bir araç olan Veri Sürüm Kontrolü (DVC) hakkında kapsamlı bir giriş sunar. Makine öğrenimi ürün yaşam döngüsünü anlayacak, veri sürümleme ile kod sürümleme arasındaki farkı öğrenecek ve DVC'nin özelliklerini ve kullanım örneklerini keşfedeceksiniz.

DVC özelliklerini keşfetme

Veri sürümleme, makine öğrenimi yaşam döngüsü ve DVC'nin ayırt edici özellikleri ve kullanım örneklerinin ardındaki motivasyonları anlayacaksınız. Ayrıca, kurulum, depo başlatma ve .dvcignore dosyasını kapsayan DVC kurulumunu da öğreneceksiniz. DVC önbellek ve hazırlık dosyalarını keşfedecek, dosya eklemeyi ve silmeyi öğrenecek, önbellekleri yönetecek ve temel mekanizmaları anlayacaksınız. DVC uzak sunucuları hakkında bilgi edinecek, DVC ve Git uzak sunucuları arasındaki farkı açıklayacak, uzak sunucular ekleyecek, bunları listeleyecek ve değiştireceksiniz. Uzaktan kumandalarla etkileşim kurmayı, verileri itmeyi ve çekmeyi, belirli sürümleri kontrol etmeyi ve verileri önbelleğe almayı öğreneceksiniz.

Otomatikleştirin ve değerlendirin

Kodun modülerleştirilmesine ve yapılandırma dosyasının oluşturulmasına önem vererek, ML boru hatlarını otomatikleştirmeye motive olacaksınız. DVC boru hatlarını yönlendirilmiş döngüsüz grafikler olarak tanıyacak ve aşamaları ile bunların giriş ve çıkışlarını ekleme konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. Makine öğrenimi modeli eğitiminde farklı kullanım senaryolarını mümkün kılmak için bu ardışık düzenleri verimli bir şekilde yürütmeyi öğreneceksiniz. Kurs, DVC'de metriklerin ve grafiklerin nasıl izlendiğini gösteren değerlendirme odaklı bir bölümle sona erer.

Ön Koşullar

Müfredat

Kurs planı

1

DVC’ye Giriş

Bu bölüm, Machine Learning’de veri sürümlendirmesi için temel bir araç olan Data Version Control (DVC)’e kapsamlı bir giriş sunar. Öğrenenler veri sürümlendirmenin ardındaki motivasyonu keşfedecek, kod sürümlendirmeden farklarını anlayacak ve basit bir sınıflandırma problemi üzerinde denemeler yapacak. Temel Git komutlarını gözden geçirecek, DVC hakkında bilgi edinecek ve bir depo kurmayı pratik edecekler. Bölüm, verilerin ve modellerin sürümlendirilmesi, Machine Learning için CI/CD, deney takibi, boru hatları ve daha fazlası dahil DVC’nin özellikleri ve kullanım alanlarına genel bir bakışla sona erer.
Bölüme Başla
2

DVC Yapılandırması ve Veri Yönetimi

Bu bölüm, DVC’nin kurulumuna derinlemesine iner; yükleme, depo başlatma ve .dvcignore dosyasının kullanımı gibi konuları kapsar. Ayrıca DVC önbelleği ve hazırlık (staging) dosyalarının incelenmesi üzerinden dosya ekleme ve kaldırma, önbellekleri yönetme ve MD5 karma (hash) kullanılarak alttaki işleyişi anlama konularında bilgi verir. Bölüm, DVC uzak depolarını Git uzak depolarından ayırarak açıklar ve bunların nasıl ekleneceği, listeleneceği ve değiştirileceği konusunda rehberlik eder. Son olarak, bu uzaklarla veri gönderip alma (push/pull), belirli sürümleri checkout etme ve verileri önbelleğe fetch etme yoluyla nasıl etkileşim kuracağını öğretir.
Bölüme Başla
3

DVC’de Boru Hatları

Bu bölüm, DVC kullanarak ML boru hatlarını otomatikleştirmeye odaklanır. Öğrenenler, ayarlar ve hiperparametreler içeren bir yapılandırma dosyası oluşturur. Ayrıca yönlendirilmiş çevrimsiz grafikler ile boru hattı görselleştirmeyi öğrenir ve bağımlılıkları, komutları ve çıktılarını tanımlamak için komutlar kullanır. DVC boru hatlarının çalıştırılması ele alınır; yerel model eğitimi ve Git’in DVC meta verilerini nasıl izlediği dahil. Ek olarak, DVC’de metrik ve grafik takibi keşfedilir; metriklerin nasıl yazdırılacağı, grafik dosyalarının nasıl oluşturulacağı ve farklı boru hattı aşamalarında metriklerin ve grafiklerin nasıl karşılaştırılacağı gösterilir.
Bölüme Başla

DVC ile Veri Sürümlendirmeye Giriş

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Şimdi Kaydol

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günlük 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleyin.