Bulut Makine Öğrenimi Mühendisliği ve MLOps Temelleri

Makine öğrenimi modellerini yerel bir dizüstü bilgisayardan güçlü, otomatik bir bulut üretim ortamına ölçeklendirmek, modern teknolojinin en önemli becerilerinden biridir. Bu kurs, bulut makine öğrenmesi mühendisliği ve operasyonel boru hatlarının temel ilkeleri boyunca size rehberlik eder. Basit model senaryoları yazmaktan, bulutta otomatik, tekrarlanabilir ML iş akışlarını tasarlamaya geçiş yapacaksınız. Verileri hazırlamayı, otomatik makine öğrenimi (AutoML) kullanarak modelleri eğitmeyi ve bu modelleri ölçeklenebilir bulut hizmetleri olarak dağıtmayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Bulut tabanlı makine öğrenimi sistemlerinin ve MLOps yaşam döngülerinin temel mimarisini anlamak - Temiz, tekrarlanabilir makine öğrenimi kodu yazmak için yazılım mühendisliği en iyi uygulamalarını uygulayın - Model seçimini ve hiperparametre ayarlarını kolaylaştırmak için otomatik makine öğrenme boru hatlarını ayarlayın - Eğitilmiş makine öğrenimi modellerini ölçeklenebilir, güvenli bulut API'leri ve mikro hizmetler olarak dağıtın - Temel CI / CD boru hatları ve özellikle makine öğrenimi çalışma akışları için özel olarak tasarlanmış izleme stratejileri uygulayın - Geri alma-arttırılmış üretim (RAG) ve LLM dağıtım temelleri de dahil olmak üzere modern operasyonel paternleri keşfetmek Kurs, temel terminoloji ve mimari kavramlarla başlar ve ardından sizi bulut tabanlı modellerin inşası, test edilmesi, dağıtılması ve izlenmesinin pratik adımları boyunca yönlendirir. Açık yazılı açıklamalar ve adım adım kod senaryoları aracılığıyla, üretime hazır ML iş akışlarının pratik bir anlayışını elde edeceksiniz. Bu kurs, bulut operasyonlarına geçmek isteyen umut vadeden ML mühendisleri, veri bilimcileri ve yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden bulut mühendisliği deneyimi gerekmez, ancak Python'un temel anlayışı yararlıdır. Bugün bulutta ölçeklenebilir, otomatik makine öğrenimi boru hatları oluşturmaya başlayın.