First, you’ll learn about the core features of MLOps. You’ll explore the machine learning lifecycle, its phases, and the roles associated with MLOps processes.

What is MLOps?

Explaining MLOps

MLOps principles

Different phases in MLOps

The ML lifecycle

Tasks per phase

Roles in MLOps

Your MLOps team

Core roles in MLOps processes

Introduction to MLOps

Next, you’ll learn about the design and development phase in the machine learning lifecycle. You’ll explore added value estimation, data quality, feature stores, and experiment tracking.

MLOps design

Identifying business requirements

Key metrics

Data quality and ingestion

Determining data quality

Data quality dimensions

Feature engineering

Improving model performance

Helping a friend

Experiment tracking

What can we track?

Skipping experiment tracking

Design and Development

In this chapter, you’ll dive into the concepts relevant to deploying machine learning into production, such as runtime environments, containerization, CI/CD pipelines, and deployment strategies.

Modeli dağıtım için hazırlama

Çalışma zamanı ortamları

Konteynerleştirmek ya da konteynerleştirmemek

Makine öğrenimi dağıtım mimarisi

Mikro Hizmet

API istek süreci

API veri akışı

CI/CD ve dağıtım stratejisi

CI/CD boru hatları

Seçenekler

Temel dağıtım

Gölge konuşlandırma

Kanarya konuşlandırması

Dağıtım stratejileri

Otomasyon ve ölçeklendirme

Deney takibi

Konteynerleştirme

CI/CD boru hattı

Bileşenler nasıl otomatikleştirilir ve ölçeklendirilir

MLOps bileşenleri

Deploying Machine Learning into Production

Finally, you’ll learn about maintaining machine learning in production, with concepts such as statistical and computational monitoring, retraining, different levels of MLOps maturity, and tools that can be used within the machine learning lifecycle to simplify processes.

Monitoring machine learning models

Machine learning monitoring

Statistical vs. computational monitoring

Retraining a machine learning model

Examples of drift

Retraining

Levels of MLOps maturity

MLOps maturity

MLOps maturity levels

MLOps tools

Using a tool

Pick the right tool

Recap: MLOps concepts

Maintaining Machine Learning in Production

Course Glossary

Machine Learning Operations (MLOps) kavramını anlamak, makine öğrenmesi modellerini yerel bir defterden üretimde çalışan bir modele taşımak isteyen her veri bilimci, mühendis veya lider için kritik öneme sahiptir. Bu kurs, tasarım, geliştirme, dağıtım ve izleme dahil olmak üzere MLOps’un temel süreçlerini, aşamalarını ve seviyelerini tanıtır. Otomasyonun kuruluşların makine öğrenmesi modellerini verimli bir şekilde başlatmasına, izlemesine ve güncellemesine nasıl olanak sağladığını keşfedeceksin.

Videolarda, sol altta yer alan "Show transcript" seçeneğine tıklayarak açabileceğin canlı altyazılar bulunmaktadır.									
Kurs sözlüğünü sağdaki kaynaklar bölümünde bulabilirsin.				
					
CPE kredileri almak için kursu tamamlaman ve nitelikli değerlendirmede yüzde 70 puana ulaşman gerekir. Sağ taraftaki CPE kredileri duyurusuna tıklayarak değerlendirmeye gidebilirsin.									

<h2>Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) hakkında bilgi edinin</h2>
MLOps kavramlarını anlamak, herhangi bir veri bilimci, mühendis veya liderin makine öğrenimi modellerini yerel bir not defterinden üretimde işleyen bir modele taşıması için gereklidir.
<br><br>
Bu eğitimde MLOps'un ne olduğunu öğrenecek, MLOps süreçlerindeki farklı aşamaları anlayacak ve farklı MLOps olgunluk seviyelerini tanımlayacaksınız. Temel MLOps kavramlarını öğrendikten sonra, makine öğrenimini sürekli, güvenilir ve verimli bir şekilde uygulama yolculuğunuzda iyi bir donanıma sahip olacaksınız.
<br><br>
<h2>Makine Öğreniminin Nasıl Ölçeklendirilebileceğini ve Otomatikleştirilebileceğini Keşfedin</h2>
Makine öğrenimi projelerimizi en az zaman ve kaynak kullanarak nasıl ölçeklendirebiliriz? Manuel müdahale ihtiyacını azaltmak ve model performansını iyileştirmek için süreçlerimizi nasıl otomatikleştirebiliriz? Bunlar, MLOps'un yanıtlarını verdiği temel Makine Öğrenimi sorularıdır.
<br><br>
Bu MLOps eğitiminde, MLOps'un temel özelliklerini ve ilgili rolleri inceleyerek MLOps'un temellerini keşfederek başlayacaksınız. Daha sonra, makine öğrenimi yaşam döngüsünün çeşitli aşamalarını daha ayrıntılı olarak keşfedeceksiniz.
<br><br>
İlerledikçe, özellik depoları, deney izleme, CI/CD boru hatları, mikro hizmetler ve konteynerleştirme dahil olmak üzere makine öğrenimi işlemlerini daha iyi ölçeklendirmek ve otomatikleştirmek için sistemler ve araçlar hakkında da bilgi edineceksiniz. Temel MLOps kavramlarını keşfedecek ve bunların uygulamalarını daha iyi anlayacaksınız.

Understanding Machine Learning

Understanding Data Engineering

MLOps ile makine öğrenimi modellerini üretime taşıyıp gerçek iş değeri yaratmayı keşfedin.

MLOps Kavramları

MLOps ile makine öğrenmesi modellerini yerel not defterlerinden üretimde gerçek iş değeri yaratan işlevsel modellere dönüştürmeyi keşfedin.

Veri Bilimcileri için Yardımcı Yapay Zeka Mühendisi

Makine Öğrenimi Mühendisi

Üretimde Makine Öğrenimi Python'da

MLOps Temelleri

Siz ve iş arkadaşınız, en iyi neyin işe yaradığını görmek için belirli bir algoritma için farklı parametreleri araştırıyorsunuz.

Bu veriler üzerinde birden fazla yapılandırmada hangi algoritmanın en iyi şekilde çalıştığını bulmak ve kaydetmek istiyorsunuz

Müşteri kaybını tahmin etmek için daha fazla talep geliyor ve aynı uygulamaları birden çok kez çalıştırmamız gerekiyor

Birden fazla kişi aynı uygulama üzerinde farklı çalışma zamanı ortamlarında çalışıyor.

Her yeni kod geliştirdiğimizde ve dağıttığımızda aynı tekrarlayan görevleri yapmak zorundayız.

Birden fazla kişi aynı kod üzerinde çalışmak istiyor.

Bileşenler nasıl otomatikleştirilir ve ölçeklendirilir

MLOps Kavramları

Uygulamalı interaktif egzersiz