Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Kurs Açıklaması
Makine öğrenimi uygulamasının uçtan uca yaşam döngüsünü yönetmek, veri bilimcileri, mühendisler ve geliştiriciler için zorlu bir görev olabilir. Makine öğrenimi uygulamaları karmaşıktır ve izlenmesi zor, yeniden üretilmesi zor ve dağıtımı sorunlu olduğu kanıtlanmış bir geçmişe sahiptir.
Bu kursta, MLflow'un ne olduğunu ve izleme, tekrarlanabilirlik ve dağıtım gibi makine öğrenimi yaşam döngüsünün zorluklarını nasıl basitleştirmeye çalıştığını öğreneceksiniz. MLflow'u öğrendikten sonra, Makine Öğrenimi uygulamaları oluşturmanın karmaşıklıklarını nasıl aşabileceğinizi ve Makine Öğrenimi yaşam döngüsünün farklı aşamalarında nasıl ilerleyebileceğinizi daha iyi anlayacaksınız.
Kurs boyunca, MLflow platformunu oluşturan dört ana bileşeni derinlemesine inceleyeceksiniz. MLflow Tracking ile modelleri, metrikleri ve parametreleri nasıl takip edeceğinizi, MLflow Projects ile tekrarlanabilir ML kodunu nasıl paketleyeceğinizi, MLflow Models ile modelleri nasıl oluşturacağınızı ve dağıtacağınızı ve Model Registry ile modelleri nasıl depolayacağınızı ve sürüm kontrolünü nasıl yapacağınızı keşfedeceksiniz.
Kursu ilerledikçe, MLflow'u model sürümleme, modelleri değerlendirme, modellere özelleştirmeler ekleme ve eğitim çalıştırmalarına otomasyon ekleme konusunda en iyi uygulamaları da öğreneceksiniz. Bu kurs, bir sonraki Makine Öğrenimi uygulamanızın yaşam döngüsünü başarıyla yönetmeniz için sizi hazırlayacaktır.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
MLflow’a Giriş
Bu bölümde, MLflow’a ve Machine Learning yaşam döngüsündeki bazı zorluklarla nasıl başa çıkmayı hedeflediğine giriş yapacaksın. MLflow’u oluşturan dört temel kavramla tanışacak, özellikle MLflow Tracking’e odaklanacaksın. Deneyler (experiments) ve çalıştırmalar (runs) oluşturmayı, metrikleri, parametreleri ve eserleri (artifacts) nasıl izleyeceğini öğreneceksin. Son olarak, belirli ölçütlere uyan deney çalıştırmalarını bulmak için MLflow’u programatik olarak arayacaksın.
2
MLflow Modelleri
Bu bölümde MLflow Modelleri ile tanışacaksın. MLflow’un Modeller bileşeni, Machine Learning yaşam döngüsünün Model Değerlendirme ve Model Mühendisliği adımlarında kritik bir rol oynar. MLflow Modelleri’nin ML modellerinin paketlenmesini nasıl standartlaştırdığını; modelleri kaydetme, günlükleme (loglama) ve yükleme süreçlerini öğreneceksin. Kendi kullanım senaryolarına daha fazla esneklik katmak için özel MLflow Modelleri oluşturmayı ve model performansını değerlendirmeyi göreceksin. Güçlü “Flavor” kavramını kullanacak ve son olarak model dağıtımı için MLflow komut satırı aracını deneyeceksin.
3
MLflow Model Registry
Bu bölüm, MLflow’un Model Registry adlı bileşenini tanıtır. Model Registry’nin, ML modellerinin yaşam döngüsünü yönetmek için nasıl kullanıldığını öğreneceksin. Model Registry’de model oluşturmayı ve aramayı göreceksin. Ardından, modelleri Model Registry’ye nasıl kaydedeceğini ve önceden tanımlı aşamalar arasında nasıl geçiş yaptıracağını öğreneceksin. Son olarak, modelleri Model Registry’den nasıl dağıtacağını da keşfedeceksin.
4
MLflow Projeleri
Bu bölümde, MLflow Projeleri ile veri bilimi kodunu yeniden kullanılabilir ve yeniden üretilebilir hale getirmenin püf noktalarını öğreneceksin. Bölüm, MLflow Projeleri kavramını tanıtarak ve bir MLproject dosyası oluşturma adımlarında sana rehberlik ederek başlar. Ardından, MLflow Projeleri’ni hem komut satırından hem de MLflow Projects modülüyle nasıl çalıştıracağını; ayrıca koduna esneklik katmak için parametre kullanmanın gücünü keşfedeceksin. Son olarak, MLflow Projeleri ile çok adımlı bir iş akışı oluşturarak Machine Learning yaşam döngüsünün adımlarını nasıl yöneteceğini öğreneceksin.
MLflow’a Giriş
Kurs
Tamamlandı
