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. 

What is MLOps?

MLOps: a set of practices to ...

What are characteristics of MLOps?

The business arguments for MLOps

Relevant MLOps fields

How to invest in MLOps

Reasons to invest in MLOps

Laying the foundation for MLOps

MLOps team members

Prerequisites of MLOps

Elements of MLOps

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. 

Uçtan uca MLOps açıklaması

On önemli MLOps yaşam döngüsü adımı

Seçenekler

Tasarım

(Model) Geliştirme

Operasyonlar

Bir MLOps uygulamasının ana aşamaları

Geliştirme

MLOps’un ana aşamalarındaki önemli görevler

Tasarım aşaması

Tasarım aşaması görevlerini ertelemek

Başarı İçin Plan: MLOps Projeni Tasarlama

Geliştirme aşaması

MLOps Geliştirme Aşaması

Geliştirme görevleri

Veri Mühendisi

Veri Bilimci

Yazılım Mühendisi

Geliştirme aşamasındaki roller

MLOps uygulamalarını izleme, yeniden eğitme ve değiştirme

MLOps yaşam döngüsünün özellikleri

Veri Bilimci / ML Mühendisi

Bir MLOps kullanım senaryosu geliştirirken bireysel sorumluluklar

MLOps süreci

MLOps yaşam döngüsü

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.

Büyük miktarda veriyi sağlama maliyetini kontrol etmek.

Tüm veri işlem hatlarının beklendiği gibi çalıştığından emin olmak.

Üretime alınan bir modelin neden beklenenden farklı sonuçlar verdiğini değerlendirmek.

Neden deep learning’in değerlendirmeye alınmadığını gerekçelendirmek.

Olay günlüklerinin çalıştığından ve otomatik alarmları tetiklediğinden emin olmak.

Modelin mobil uygulamada da sunucudaki gibi çalıştığından emin olmak.

Machine learning kodlarının şirket genelindeki kod yönergelerine uyduğunu güvence altına almak.

Bir MLOps kullanım senaryosu geliştirirken bireysel sorumluluklar

İş Dünyası için MLOps

Uygulamalı interaktif egzersiz