Eğitim İçeriği

Giriş

  • Makine Öğrenimi modelleri ve geleneksel yazılım karşılaştırması

DevOps İş Akışı Genel Bakış

Makine Öğrenimi İş Akışı Genel Bakış

Kod Olarak ML ve Veri

Bir ML Sisteminin Bileşenleri

Uygulama Örneği: Satış Tahminleme Uygulaması

Verilere Erişim

Verileri Doğrulama

Veri Dönüşümü

Veri Boru Hattından ML Boru Hattına

Veri Modelini Oluşturma

Modelin Eğitilmesi

Modelin Doğrulanması

Model Eğitiminin Tekrarlanması

Bir Modeli Dağıtma

Üretime Hazır Bir Eğitilmiş Modeli Sunma

Bir ML Sisteminin Test Edilmesi

Sürekli Teslimat Orkestrasyonu

Modelin İzlenmesi

Veri Versiyonlaması

Bir MLOps Platformunun Uyarlanması, Ölçeklendirilmesi ve Bakımı

Sorun Giderme

Özet ve Sonuç

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Yazılım geliştirme döngüsüne olan anlayış
  • Makine Öğrenmesi modellerinin oluşturulması veya çalışılması deneyimi
  • Python programlama diline aşina olma

Hedef Kitle

  • ML mühendisleri
  • DevOps mühendisleri
  • Veri mühendisleri
  • Altyapı mühendisleri
  • Yazılım geliştiricileri
 35 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (3)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler