모델을 만드는 것에서 끝나지 않고 배포하고 모니터링하는 과정까지 다뤄줘서 실무에 바로 도움이 됐어요.
MLOps Temelleri: Makine Öğrenimi Modellerini Dağıtma ve İzleme
Modelleri üretim ortamlarında dağıtmayı, izlemeyi ve sürekli yeniden eğitmeyi öğrenerek makine öğrenimi operasyonlarında sağlam bir temel oluşturun.
-
💬
Yapay zekâ eğitmeni
Herhangi bir ders hakkında soru sor, istediğin an anında net bir yanıt al. -
🕐
İstediğin zaman başla
Program ya da son tarih yok — kendi hızında, istediğin zaman öğren. -
🌐
Türkçe
Dersler, görevler ve sertifika — hepsi tamamen kendi dilinde.
Bu kurs hakkında
Makine öğrenimi modelleri yalnızca üretimde başarılı bir şekilde çalıştıklarında değer sağlarlar. Ancak, yerel bir not defteri ile ölçeklenebilir, izlenen bir dağıtım arasındaki boşluğu kapatmak zorlayıcı olabilir. Bu kurs, Makine Öğrenimi Operasyonlarına (MLOps) kapsamlı bir giriş sunmaktadır. Temel terminolojiyi ve yaşam döngüsü kavramlarını anlamaya başlayacak, ardından uygulamalı, metin tabanlı alıştırmalara geçeceksiniz. Programın sonunda, modelleri nasıl paketleyeceğinizi, sürekli entegrasyonu nasıl kuracağınızı ve modellerinizin zaman içinde doğruluğunu korumak için izleme stratejilerini nasıl uygulayacağınızı bileceksiniz. Neler öğreneceksiniz: Temel MLOps terminolojisini ve makine öğrenimi yaşam döngüsünü anlayın. Tutarlı dağıtım için makine öğrenimi modellerini paketleyin ve kapsayıcılaştırın. Makine öğrenimi iş akışları için uyarlanmış temel CI/CD işlem hatları yapılandırın. Sürümleri ve meta verileri izlemek için modern model kayıt desenlerini uygulayın. Veri kaymasını ve bozulmayı tespit etmek için üretimde model performansını izleyin. Modellerinizi güncel ve doğru tutmak için otomatik yeniden eğitim döngüleri tasarlayın. Müfredat, temel tanımlardan ve ortam kurulumundan gözlemlenebilirlik ve otomatik yeniden eğitim gibi gelişmiş konulara doğru mantıksal olarak ilerlemektedir. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçacıkları aracılığıyla, üretim düzeyinde ML sistemleri hakkında sağlam bir anlayış geliştireceksiniz. Bu kurs, başlangıç seviyesindeki kullanıcılar, veri bilimcileri ve MLOps konusunda önceden deneyimi olmayan, dağıtım becerilerini sıfırdan öğrenmek isteyen hevesli ML mühendisleri için tasarlanmıştır. MLOps temelinizi bugün oluşturmaya başlayın ve makine öğrenimi modellerinizi hayata geçirin.
Ne elde edeceksin
-
📜
Tamamlama sertifikası
LinkedIn profilinize ekleyin -
💬
Kişisel AI öğretmeni
Bir kursta takıldın mı? Yerleşik öğretmenine istediğin zaman her şeyi sorabilirsin. -
♾️
Ömür boyu erişim
İstediğin zaman dön, son kullanma tarihi yok -
📱
Telefon veya bilgisayar
Her yerde, her cihazda -
💸
14 gün iade
Sorgusuz -
⚡
Kısa ve odaklı
2 sa 42 dk pratik içerik
Yorumlar (15)
Finally connects the dots on MLOps.
Solid intro to real-world MLOps practices.
Malinaw na malinaw ang paliwanag mula sa pag-deploy hanggang sa pag-monitor ng mga machine learning model. Nagustuhan ko yung parte kung paano nila ipinaliwanag ang model drift, dati akala ko complicated ito pero naging simple. Talagang tumulong ito para maintindihan ko ang buong proseso ng MLOps sa totoong trabaho.
モデルを作るところまではできても本番運用となると毎回つまずいていたので、デプロイから監視、再学習までの一連の流れを体系立てて学べたのは大きかったです。特に本番環境でモデルの精度劣化をどう検知するかという話が実務にそのまま役立ちました。書かれている手順に沿って自分のモデルに簡単な監視を組み込むこともできました。再学習の自動化の部分はもう少し踏み込んでほしかったですが、MLOpsの全体像をつかむには十分で、現場志向の良い内容だと思います。
Le module sur le monitoring des modèles en production m'a ouvert les yeux sur des problèmes que je n'avais jamais anticipés.
El curso cubre muy bien todo el flujo de MLOps, desde el despliegue hasta el monitoreo de modelos en producción. Me gustó especialmente la sección sobre cómo detectar cuando un modelo empieza a degradarse con el tiempo. Es de esos cursos que te dan una base sólida para trabajar de verdad con estos sistemas.
デプロイから監視まで実践的で分かりやすい。
Modelleri eğitmeyi biliyordum ama onları üretime alıp canlı tutmak hep karanlık bir alandı, bu eğitim tam da o boşluğu doldurdu. Modeli dağıtmak, performansını izlemek ve zamanla yeniden eğitmek için gereken döngüyü adım adım anlattığı için MLOps mantığı kafamda netleşti. Özellikle model bozulmasını takip etme kısmı çok işime yaradı. Kendi projemde basit bir izleme kurulumunu kurabildim. Sürekli yeniden eğitim otomasyonu biraz daha derin olabilirdi ama yine de sağlam bir temel sundu, tavsiye ederim.
Endlich habe ich verstanden, was nach dem Trainieren eines Modells kommt, denn genau da fängt MLOps ja erst an. Der Kurs führt sauber durch Deployment, Monitoring und das kontinuierliche Nachtrainieren in der Produktion, und alles baut logisch aufeinander auf. Besonders wertvoll fand ich den Teil über das Erkennen von Modell-Drift, weil mir das in der Praxis ständig Probleme gemacht hat. Ich konnte direkt eine einfache Überwachungs-Pipeline für mein eigenes Modell aufsetzen. Auch die Erklärungen zu Retraining-Strategien waren sehr klar und gut nachvollziehbar. Für mich der erste Kurs, der den Produktionsalltag ehrlich abbildet, klare Empfehlung.
O curso mostra bem o ciclo completo de MLOps, desde o deploy até o monitoramento contínuo dos modelos. Gostei muito da parte prática sobre detecção de drift, algo que eu só conhecia de forma teórica antes. Ajudou bastante a organizar as ideias que eu tinha meio soltas sobre esse assunto.
Ce cours m'a vraiment permis de comprendre ce que signifie déployer un modèle en production et pas seulement l'entraîner dans un notebook. Les explications sur le monitoring des modèles sont claires et bien illustrées avec des exemples concrets. J'ai particulièrement aimé la partie sur la détection de dérive des données, un sujet que je trouvais flou avant. Le rythme est progressif, on ne se sent jamais perdu même sans expérience préalable en DevOps. Les exercices pratiques obligent vraiment à mettre les mains dans le cambouis plutôt que de rester passif. C'est le genre de cours qui comble vraiment le fossé entre le machine learning théorique et une vraie pratique en production.
Finalmente un corso che spiega bene come monitorare un modello dopo averlo messo in produzione, non solo come addestrarlo.
Хороший обзор MLOps, но местами не хватает деталей.
Model dağıtımı ve izleme konularını gayet iyi anlatıyor, tek eksik yönü izleme araçlarıyla ilgili biraz daha fazla örnek olabilirdi.
Diğer öğrenciler şunları da aldı
⚡ Başlangıç için en iyi
🎓 Sertifikalı
Bilgi Bilimi ve Modern Analizin Temelleri
Sertifika
Uygulama
2.000 ₺
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Ölçeklenebilir Makine Öğrenmesi ve Büyük Veri Temelleri
Sertifika
Uygulama
2.000 ₺
→
🏆 En popüler
🎓 Sertifikalı
Bilgi Bilimi Temelleri: Analizden Makine Öğrenimine
Sertifika
Uygulama
2.000 ₺
→
🔥 Popüler
🎓 Sertifikalı
Uygulamalı Makine Öğrenimi: Regresyondan Dağıtıma
Sertifika
Uygulama
2.000 ₺
→
Sık sorulanlar
Bu kursu almak için neye ihtiyacım var? +
Sadece internetli bir telefon veya bilgisayar yeterli. Kurulum yok, özel donanım yok.
Nasıl ödeme yapabilirim? +
Stripe üzerinden kartla. Kart bilgilerini saklamıyoruz — Stripe güvenli şekilde işliyor.
Para iadesi alabilir miyim? +
Evet — 14 gün içinde tam iade, sorgusuz.
Erişimim ne kadar sürer? +
Sonsuza dek. Bir kez satın aldığında, kurs senindir — istediğin zaman dönebilirsin.
Sertifika alacak mıyım? +
Evet. Tamamladığında, LinkedIn profiline ekleyebileceğin bir sertifika alırsın.
Şu sektörlerdeki öğrenenler için
Teknoloji
Tasarım
Finans
Pazarlama
Sağlık
Eğitim
Konaklama
Üretim
×2
Bir kez yükle, yarısını öde
4.000 ₺ ekleyin → 200 kredi kazanın, böylece her ders yaklaşık 500,00 ₺ tutar. Krediler asla silinmez.
4.000 ₺
200 kredi
500,00 ₺ / kurs
En iyi değer
10.000 ₺
550 kredi
454,55 ₺ / kurs
20.000 ₺
1200 kredi
416,67 ₺ / kurs
Abonelik yok. Krediler her kursta geçerli ve süresiz.