After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
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 içeriği
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.
- Veri Sürümlemenin Gerekçesi50 XP
- Bir Machine Learning Modelinin Anatomisi100 XP
- Veri ve Kod Sürümlemesi Arasındaki Farklar50 XP
- Hiperparametreleri Anlama50 XP
- DVC'ye Giriş50 XP
- Git CLI ile çalışmak100 XP
- DVC CLI'ı Gözden Geçir50 XP
- DVC özellikleri ve kullanım alanları50 XP
- DVC pipeline’ları50 XP
- Machine learning için CI/CD50 XP
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.
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.
DVC ile Veri Sürümlendirmeye Giriş
Kurs
Tamamlandı
