İleri Seviye MLOps Eğitimi
Makine öğrenmesi projelerinin üretim ortamında ölçeklenebilir, güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde yönetilmesini sağlamak isteyen kullanıcılar için hazırlanmış kapsamlı bir programdır.
30 Saat
2 Konu Başlığı
Başvuru Formu
Bu Eğitime Başvurun
Formu doldurun, danışmanımız en kısa sürede sizinle iletişime geçsin.
Kimler İçindir
• İleri seviye veri bilimciler ve ML mühendisleri
• MLOps süreçlerinde deneyimi olan profesyoneller
• Model deployment ve ölçekleme konularında uzmanlaşmak isteyenler
• CI/CD, otomasyon ve pipeline yönetiminde derinleşmek isteyenler
• Büyük ölçekli AI sistemleri geliştiren teknik ekipler
• MLOps süreçlerinde deneyimi olan profesyoneller
• Model deployment ve ölçekleme konularında uzmanlaşmak isteyenler
• CI/CD, otomasyon ve pipeline yönetiminde derinleşmek isteyenler
• Büyük ölçekli AI sistemleri geliştiren teknik ekipler
Eğitim Hedefleri
• Uçtan uca MLOps mimarileri tasarlayarak ölçeklenebilir ML sistemleri kurabilmek
• CI/CD/CT (Continuous Training) süreçlerini kurarak model yaşam döngüsünü otomatikleştirmek
• Kubernetes ve container tabanlı altyapılar ile model dağıtımını yönetmek
• Model izleme (monitoring), veri sapması (data drift) ve model performansını ileri düzeyde analiz etmek
• Güvenli, versiyonlanabilir ve sürdürülebilir ML pipeline’ları (ör. Kubeflow, Airflow) geliştirmek
• CI/CD/CT (Continuous Training) süreçlerini kurarak model yaşam döngüsünü otomatikleştirmek
• Kubernetes ve container tabanlı altyapılar ile model dağıtımını yönetmek
• Model izleme (monitoring), veri sapması (data drift) ve model performansını ileri düzeyde analiz etmek
• Güvenli, versiyonlanabilir ve sürdürülebilir ML pipeline’ları (ör. Kubeflow, Airflow) geliştirmek
Eğitim Hakkında
MLOps – İleri Eğitimi, makine öğrenmesi projelerinin üretim ortamında ölçeklenebilir, güvenli ve sürdürülebilir bir şekilde yönetilmesini sağlamak isteyen kullanıcılar için hazırlanmış kapsamlı bir programdır. Eğitim kapsamında gelişmiş model versiyonlama, sürekli entegrasyon ve dağıtım (CI/CD) süreçleri, otomatik model izleme, veri ve model yönetimi, model drift tespiti ve performans optimizasyonu gibi ileri seviye MLOps uygulamaları ele alınır. Katılımcılar, makine öğrenmesi yaşam döngüsünü profesyonel seviyede yönetmeyi öğrenir ve kurumsal projelerde modellerin güvenilir ve verimli çalışmasını sağlayacak çözümler geliştirebilir. Bu eğitim, veri bilimciler, MLOps mühendisleri, yapay zekâ ve veri odaklı projelerde görev alan teknik liderler için uygundur.
Ön Koşul
Python bilgisi gerekmektedir.
Eğitim İçeriği
• Model yaşam döngüsünün (geliştirme, eğitim, dağıtım, izleme) ileri seviyede yönetilmesi
• Model drift ve performans düşüşlerinin tespit edilerek analiz edilmesi
• Model kalite kontrol ve performans metriklerinin optimize edilmesi
• A/B testleri ile farklı model versiyonlarının karşılaştırılması
• Canary deployment ile kademeli model güncelleme stratejilerinin uygulanması
• Otomatik model yeniden eğitim (retraining) mekanizmalarının kurulması
• Geri bildirim döngüleri ile sürekli iyileştirme süreçlerinin yönetilmesi
• Model drift ve performans düşüşlerinin tespit edilerek analiz edilmesi
• Model kalite kontrol ve performans metriklerinin optimize edilmesi
• A/B testleri ile farklı model versiyonlarının karşılaştırılması
• Canary deployment ile kademeli model güncelleme stratejilerinin uygulanması
• Otomatik model yeniden eğitim (retraining) mekanizmalarının kurulması
• Geri bildirim döngüleri ile sürekli iyileştirme süreçlerinin yönetilmesi
• Büyük veri işleme ve gerçek zamanlı veri akışlarının yönetilmesi (Kafka, streaming vb.)
• Dağıtık sistem mimarileri ve yüksek erişilebilir altyapı tasarımı
• Docker ve Kubernetes ile konteynerizasyon ve orkestrasyon süreçlerinin uygulanması
• CI/CD pipeline’ları ile model entegrasyonu ve dağıtım süreçlerinin otomatikleştirilmesi
• Model test, validasyon ve rollback mekanizmalarının kurulması
• Pipeline izleme, loglama ve hata yönetimi süreçlerinin yönetilmesi
• Gerçek zamanlı model izleme, anomali tespiti ve performans takibi
• Prometheus, Grafana gibi araçlarla monitoring ve dashboard oluşturma
• Veri ve model güvenliği, erişim kontrolü ve uyumluluk süreçlerinin yönetilmesi
• Risk yönetimi ve kritik sistemler için acil durum senaryolarının oluşturulması
• Dağıtık sistem mimarileri ve yüksek erişilebilir altyapı tasarımı
• Docker ve Kubernetes ile konteynerizasyon ve orkestrasyon süreçlerinin uygulanması
• CI/CD pipeline’ları ile model entegrasyonu ve dağıtım süreçlerinin otomatikleştirilmesi
• Model test, validasyon ve rollback mekanizmalarının kurulması
• Pipeline izleme, loglama ve hata yönetimi süreçlerinin yönetilmesi
• Gerçek zamanlı model izleme, anomali tespiti ve performans takibi
• Prometheus, Grafana gibi araçlarla monitoring ve dashboard oluşturma
• Veri ve model güvenliği, erişim kontrolü ve uyumluluk süreçlerinin yönetilmesi
• Risk yönetimi ve kritik sistemler için acil durum senaryolarının oluşturulması
Kimler İçindir
• İleri seviye veri bilimciler ve ML mühendisleri
• MLOps süreçlerinde deneyimi olan profesyoneller
• Model deployment ve ölçekleme konularında uzmanlaşmak isteyenler
• CI/CD, otomasyon ve pipeline yönetiminde derinleşmek isteyenler
• Büyük ölçekli AI sistemleri geliştiren teknik ekipler
• MLOps süreçlerinde deneyimi olan profesyoneller
• Model deployment ve ölçekleme konularında uzmanlaşmak isteyenler
• CI/CD, otomasyon ve pipeline yönetiminde derinleşmek isteyenler
• Büyük ölçekli AI sistemleri geliştiren teknik ekipler
Eğitim Hedefleri
• Uçtan uca MLOps mimarileri tasarlayarak ölçeklenebilir ML sistemleri kurabilmek
• CI/CD/CT (Continuous Training) süreçlerini kurarak model yaşam döngüsünü otomatikleştirmek
• Kubernetes ve container tabanlı altyapılar ile model dağıtımını yönetmek
• Model izleme (monitoring), veri sapması (data drift) ve model performansını ileri düzeyde analiz etmek
• Güvenli, versiyonlanabilir ve sürdürülebilir ML pipeline’ları (ör. Kubeflow, Airflow) geliştirmek
• CI/CD/CT (Continuous Training) süreçlerini kurarak model yaşam döngüsünü otomatikleştirmek
• Kubernetes ve container tabanlı altyapılar ile model dağıtımını yönetmek
• Model izleme (monitoring), veri sapması (data drift) ve model performansını ileri düzeyde analiz etmek
• Güvenli, versiyonlanabilir ve sürdürülebilir ML pipeline’ları (ör. Kubeflow, Airflow) geliştirmek
Başvuru Formu
Bu Eğitime Başvurun
Formu doldurun, eğitim danışmanımız en kısa sürede sizinle iletişime geçsin.