The first chapter will introduce MLOps and why it is necessary for businesses that want to design, develop, and operate multiple machine learning applications simultaneously. You will learn about the main elements of MLOps, such as scaling and automation, its benefits, and why MLOps remain challenging. You will also explore what it takes to start the MLOps journey both from a technological and managerial perspective. 

MLOps nedir?

MLOps: bir uygulamalar bütünü ki ...

Seçenekler

Doğru (MLOps için geçerlidir)

Yanlış (MLOps için geçerli değildir)

MLOps’un özellikleri nelerdir?

MLOps için iş gerekçeleri

İlgili MLOps alanları

MLOps’a nasıl yatırım yapılır

MLOps’a yatırım yapmak için bir neden

MLOps’a yatırım yapmak için bir neden değil

MLOps’a yatırım yapma nedenleri

MLOps için sağlam bir temel atmak

MLOps ekip üyeleri

MLOps için bir ön koşul

MLOps için bir ön koşul değil

MLOps’un Ön Koşulları

Başarılı MLOps ekiplerinin unsurları

MLOps ekiplerinin isteğe bağlı unsurları

MLOps’un Öğeleri

Introducing MLOps

In the second chapter, you’ll learn about the entire MLOps life cycle from design to development, deployment, and operations. You’ll explore why monitoring is essential for productive machine learning applications and why we must regularly re-train machine learning models. 

MLOps explained end-to-end

Ten important MLOps life cycle steps

The main stages of an MLOps application

Important tasks in the main MLOps stages

The design phase

Postponing design phase tasks

Blueprint for Success: Designing Your MLOps Project

The development phase

Development tasks

Roles in the development phase

Monitoring, re-training and replacing MLOps applications

Characteristics of the MLOps life cycle

Individual responsibilities in developing an MLOps use case

The MLOps life cycle

The MLOps Life Cycle

In the third chapter, you will move from theory to practice and discover the main challenges and risks of deploying machine learning models. You’ll also learn how MLOps teams successfully operate and what management can do to foster successful scaling machine learning.  

Business challenges and risks related to MLOps

What makes MLOps challenging?

Traditional software vs. MLOps

Potential MLOps business risks

How MLOps teams successfully operate

DevOps-style teams

Challenges to implement MLOps

The state of MLOps today

A false statement about MLOps

Reasons that MLOps is challenging

MLOps: From Theory to Practice

The final chapter will demonstrate how to successfully jumpstart your business's MLOps journey by discussing best practices and pitfalls to avoid. Finally, you’ll examine the different levels of MLOps maturity and conclude the course with a real-life case study about designing, developing, and operating a machine learning application for critical production processes.


How businesses can become fully MLOps ready

Valid MLOps KPIs

Order deployment maturity

MLOps maturity

MLOps best practices and pitfalls

What do we need to test?

(Not) A best practice

MLOps case study: Increasing profits with MLOps

Key points of the case study

Wrap-up

MLOps in the wild


MLOps'un temel kavramlarını ve uygulamalarını öğren: makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için ortaya çıkan araçlar ve tekniklerin bir bütünü.

Eskiden makine öğrenimi modeli geliştirme uzun ve manuel bir süreçti ve çoğu model üretime hiç geçmezdi. MLOps ile işletmeler makine öğrenimi modellerinin tasarımını, geliştirilmesini ve işletimini etkili bir şekilde ölçekleyip otomatikleştirebilir.

Bu kursta MLOps'un ne olduğunu ve bunu kullanarak nasıl tam olgunluğa sahip bir makine öğrenimi şirketi olabileceğini öğreneceksin. MLOps için gereksinimleri, kullanılan araç ve teknikleri, işin içindeki rolleri ve yaygın tuzaklardan nasıl kaçınacağını keşfedeceksin.

Kursun sonunda, makine öğrenimi uygulamalarını büyük ölçekte nasıl tasarlayıp geliştirip işleteceğini derinlemesine anlayacak ve makine öğreniminin işine olan etkisinden en iyi şekilde yararlanabileceksin.

<h2>İşletmeler için MLOps'u keşfedin</h2>
Makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için yeni ortaya çıkan bir dizi araç ve teknik olan MLOps'un temel kavramlarını ve uygulamalarını öğrenin.

Makine öğrenimi modeli geliştirme eskiden uzun süren manuel bir işti ve çoğu model hiçbir zaman üretime geçemiyordu. MLOps ile işletmeler, makine öğrenimi modellerinin tasarımını, geliştirilmesini ve işletilmesini etkili bir şekilde ölçeklendirebilir ve otomatikleştirebilir.
<h2>İşletmenizde Makine Öğrenimi Operasyonlarını Kullanmayı Öğrenin</h2>
Bu kurs size MLOps'un ne olduğunu ve onu nasıl kullanarak tam anlamıyla olgun bir makine öğrenimi şirketi haline gelebileceğinizi öğretecektir. MLOps için gereksinimler, kullanılan araçlar, teknikler ve ilgili kişiler hakkında bilgi edinecek ve yaygın tuzaklardan nasıl kaçınabileceğinizi öğreneceksiniz.

MLOps'un temel unsurları ve birden fazla makine öğrenimi uygulaması tasarlamak, geliştirmek ve işletmek isteyen işletmeler için neden kritik öneme sahip olduğu hakkında bilgi edinerek başlayacaksınız.
<h2>MLOps Yaşam Döngüsünü Keşfedin</h2>
Ardından, tasarımdan geliştirmeye, dağıtımdan operasyonlara kadar MLOps yaşam döngüsünün tamamını keşfedeceksiniz. 3. Bölümde, makine öğrenimi modellerini pratikte kullanmanın başlıca zorlukları ve riskleri hakkında bilgi edineceksiniz.

Son olarak, MLOps'u gerçek dünyada başarıyla uygulamak için en iyi uygulamaları ve vaka çalışmalarını inceleyeceksiniz.

Kursun sonunda, makine öğrenimi uygulamalarını büyük ölçekte nasıl tasarlayacağınızı, geliştireceğinizi ve çalıştıracağınızı derinlemesine anlayacak ve makine öğreniminin işiniz üzerindeki etkisinden yararlanabileceksiniz.


Machine Learning for Business

MLOps'u, makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için gereken araçları öğrenin.

İş Dünyası için MLOps

Makine öğrenimi uygulamalarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek için gerekli araçlar ve uygulamalar dahil olmak üzere MLOps hakkında bilgi edinin.

İlgili kişiler arasında ortak sorumluluk

Derin veri ve yazılım mühendisliği ile birlikte machine learning becerileri

Şirket içinde mevcut pahalı hesaplama kapasitesi

MLOps’un Ön Koşulları

İş Dünyası için MLOps

Uygulamalı interaktif egzersiz