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.

MLOps nedir?

MLOps'u Açıklamak

Seçenekler

MLOps ilkeleri doğrultusunda eylemler

MLOps ilkeleriyle uyumlu olmayan eylemler

MLOps ilkeleri

MLOps'ta farklı aşamalar

ML yaşam döngüsü

Tasarım

Geliştirme

Dağıtım

Aşama başına görevler

MLOps'taki Roller

MLOps ekibiniz

Veri Mühendisi

Veri Bilimci

MLOps süreçlerindeki temel roller

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.

Preparing model for deployment

Runtime environments

To containerize or not to containerize

Machine learning deployment architecture

Microservice

API data flow

CI/CD and deployment strategy

CI/CD pipelines

Deployment strategies

Automation and scaling

How components automate and scale

MLOps components

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

Farklı kaynaklardan ham verileri ayıklayın ve merkezi bir yerde depolayın.

Gelen verilerin veri kalitesi gereksinimlerine göre doğrulandığından emin olun.

Verimli veri akışını ve analiz için erişilebilirliği sağlamak için veri işlem hatlarını tasarlayın ve sürdürün.

Model eğitim sürecinin optimize edildiğinden emin olmak için hiperparametre ayarlaması yapın.

Makine öğrenimi modelinin performansını performans gereksinimlerine göre değerlendirin.

Belirli iş sorunlarını çözmek için makine öğrenimi modelleri geliştirin ve uygulayın.

MLOps süreçlerindeki temel roller

MLOps Kavramları

Uygulamalı interaktif egzersiz