Ölçeklenebilir Yapay Zeka Sistemleri Tasarlama

Bir makine öğrenimi modeli oluşturmak yalnızca bir adımdır; bunu ölçekli bir şekilde devreye almak ve sürdürmek farklı beceri setleri gerektirir. Bu kurs, artan veri hacimlerini ve kullanıcı trafiğini işleyebilen, modellerinizin tutarlı değer sunmasını sağlayan makine öğrenimi sistemleri tasarlamanız, geliştirmeniz ve değerlendirmeniz için temel düzeyde bir anlayış sağlar. Ne öğreneceksiniz: * Problem tanımlamasından bakıma kadar bir makine öğrenimi sisteminin yaşam döngüsünü anlayın. * Veri alımı, model eğitimi, çıkarım ve izleme için sistem mimarileri tasarlayın. * Veri kalitesi, özellik mühendisliği (feature engineering) ve model versiyonlaması sağlamaya yönelik stratejiler uygulayın. * Uygun metrikleri ve geri bildirim döngülerini kullanarak model performansını ve sistem sağlığını değerlendirin. * ML modellerinin sürekli entegrasyonu ve dağıtımı için temel MLOps ilkelerini uygulayın. * ML uygulamaları için model sunumu ve API tasarımı temel kavramlarını keşfedin. Kurs, temel kavramlar ve problem çerçeveleme ile başlar, ardından mimari tasarım kalıpları, veri yönetimi, model yaşam döngüsü yönetimi ve sistem değerlendirmesi ile devam eder. Bu kurs, sistem tasarımı konusunda önceden deneyim gerektirmeden, bir üretim ortamında ML çözümlerinin nasıl oluşturulacağını ve işletileceğini anlamak isteyen makine öğrenimi veya yazılım geliştirme alanındaki yeni başlayanlar içindir. Ölçeklenebilir makine öğrenimi sistemi tasarımı konusunda yetkinleşme yolculuğunuza başlayın.