Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Bu ilk bölümde, herhangi bir Machine Learning projesinin temel aşamalarında yer alacaksın: uçtan uca bir Machine Learning kullanım senaryosu tasarlama, keşifsel veri analizi ve veri hazırlama. Bölümün sonunda, bir kullanım senaryosunu kurgulamaktan veriyi daha ileri işlem ve model eğitimi için hazırlamaya kadar, bir Machine Learning projesinin erken aşamalarını sağlam bir şekilde kavramış olacaksın.
Bu bölüm, model eğitimi ve değerlendirmesinin temel süreçlerine derinlemesine inecek. Özellik mühendisliği, model eğitimi, deneylerin kaydedilmesi ve model değerlendirmesine odaklanan dört kapsamlı dersten oluşur.
Bu bölüm, Machine Learning yaşam döngüsünün kritik bir aşaması olan model dağıtımının temel unsurlarını ele alır. Testle başlayıp, özellik depoları ve model kayıtları üzerinde durarak mimari bileşenlere ilerler. Ardından paketleme ve konteynerleştirme konusuna dalacağız. Bölüm, Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Dağıtım (CI/CD) genel bakışıyla sona erer.
Geçerli egzersiz
Son bölümde, Machine Learning yaşam döngüsünün kritik bir aşaması olan model izleme süreçlerinin ayrıntılarında yol alacaksın.