Machine Learning Boru Hatlarında Model Bayatlığını Giderme

Machine learning'de model güvenilirliği yalnızca performansı değil; veri ve ortam, gecikme (latency) ve modelin hızı gibi etkenleri de içerir. Model güvenilirliği için üç önemli test türü birim testleri, entegrasyon testleri ve smoke testleridir. Model bayatlığı, verideki veya ortamdaki değişimler nedeniyle modelin performansının zamanla düşmesi durumudur.

Soru: Aşağıdaki hangi eylemler model bayatlığını gidermeye yardımcı olabilir? (Uyanların tümünü seç)

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Üretim İçin Machine Learning Modelleri Geliştirme

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Bu bölüm, Machine Learning modellerini araştırma ve geliştirme aşamasından üretim ortamına taşıman için gereken beceri ve bilgileri sağlayacak. Bir araştırma prototipinden güvenilir, ölçeklenebilir ve bakımı kolay bir sisteme geçiş sürecini öğreneceksin.

Exercise 1: Bir MLOps bakış açısını benimsemek Exercise 2: MLOps'un temel bir yönü nedir?Exercise 3: Teknik borç nedir?Exercise 4: Bakımı yapılabilir ML kodu yazma Exercise 5: Sürüm kontrolü Exercise 6: Kod organizasyonu Exercise 7: Etkili ML dokümantasyonu yazma Exercise 8: Etiketleme yöntemlerini neden belgeliyorsun?Exercise 9: MLOps en iyi uygulamaları

Bu bölümde, Machine Learning'de yeniden üretilebilirliğin önemini ve modellerinin zaman içinde yeniden üretilebilir ve güvenilir kalmasını nasıl sağlayacağını öğreneceksin. Modellerinin yeniden üretilebilirliğini güvenceye almak için kullanabileceğin çeşitli teknikleri ve en iyi uygulamaları keşfedeceksin.

Exercise 1: Yine üretilebilir deneyler tasarlamak Exercise 2: ML yeniden üretilebilirliği Exercise 3: Tekrar Üretilebilirlik ve Güvenilirlik için Temel Unsurları Belirleme Exercise 4: Güvenilirlik Öğelerini Sıralama Exercise 5: Yeniden Üretilebilirlik Unsurlarını ve Belgelendirme Uygulamalarını Sıralama Exercise 6: Özellik mühendisliği Exercise 7: Feature Engineering Hedefleri ve Tekniklerini Sınıflandırma Exercise 8: Veri Manipülasyonu ve Dönüşüm Tekniklerini Belirleme Exercise 9: Özellik seçimi Exercise 10: Veri ve model sürümleme Exercise 11: Model store Exercise 12: Eğitim verilerini sürümlendirme Exercise 13: Yinelenebilirliği sağlama

3. Bölümde, Machine Learning modellerini üretim ortamlarına dağıtırken karşılaşılan çeşitli zorlukları inceleyeceksin. Üretimde ML modellerini dağıtmanın farklı yaklaşımlarını ve üretimde ML modellerini izleme ve sürdürme stratejilerini öğreneceksin.

Exercise 1: ML modellerini paketleme Exercise 2: Serileştirme ve konteynerleştirmenin amacı Exercise 3: Model paketleme sırası Exercise 4: Ölçeklenebilirlik Exercise 5: Ölçeklendirme Exercise 6: Model karmaşıklığı Exercise 7: Ölçekleme tekniklerini kategorize etme Exercise 8: Otomasyon Exercise 9: Continuous Delivery'nin faydaları Exercise 10: CI/CD adımları Exercise 11: ML modellerini üretime almak

Son bölümde, Machine Learning boru hatlarını test etmenin çeşitli yollarını ve beklenen şekilde çalıştıklarından nasıl emin olacağını öğreneceksin. ML boru hatlarını test etmenin önemini keşfedecek ve bu boru hatlarını test etme ve doğrulama tekniklerini öğreneceksin.

Exercise 1: Model güvenilirliği Exercise 2: ML Pipeline Hazırlığı ve Bayatlaması için Test Stratejilerini Sınıflandırma Exercise 3: Machine Learning Boru Hatlarında Model Bayatlığını Giderme

Geçerli egzersiz

Exercise 4: Veriyi test etme Exercise 5: Doğru testi seçmek Exercise 6: Tutarlılık kontrolü Exercise 7: Modelleri test etme Exercise 8: Müşteri yaşam boyu değerini tahmin etme Exercise 9: Adaleti sınıflandırma Exercise 10: Machine learning pipeline'larını test etme Exercise 11: Tebrikler!