Temel Seviye MLOps Eğitimi
MLOps Temel Seviye Eğitimi, makine öğrenmesi projelerinin geliştirme aşamasından üretim ortamına kadar olan tüm süreçlerini yönetmeyi öğrenmek isteyen katılımcılar için hazırlanmış bir programdır.
18 Saat
2 Konu Başlığı
Başvuru Formu
Bu Eğitime Başvurun
Formu doldurun, danışmanımız en kısa sürede sizinle iletişime geçsin.
Kimler İçindir
• Veri bilimciler ve ML mühendisleri
• Yazılım geliştiriciler
• DevOps uzmanları
• Teknik ekipler ve mühendisler
• AI projelerinde çalışan profesyoneller
• Yazılım geliştiriciler
• DevOps uzmanları
• Teknik ekipler ve mühendisler
• AI projelerinde çalışan profesyoneller
Eğitim Hedefleri
• MLOps kavramını ve makine öğrenmesi yaşam döngüsünü (geliştirme, dağıtım, izleme) anlamak
• Model geliştirme süreçlerinde versiyonlama ve deney takibi (experiment tracking) yapabilmek
• Basit düzeyde model dağıtımı (deployment) ve servisleştirme yaklaşımlarını öğrenmek
• Model performansını izleme (monitoring) ve güncelleme süreçlerini kavramak
• Temel MLOps araçları ve platformları (ör. MLflow, Docker, CI/CD) hakkında farkındalık kazanmak
• Model geliştirme süreçlerinde versiyonlama ve deney takibi (experiment tracking) yapabilmek
• Basit düzeyde model dağıtımı (deployment) ve servisleştirme yaklaşımlarını öğrenmek
• Model performansını izleme (monitoring) ve güncelleme süreçlerini kavramak
• Temel MLOps araçları ve platformları (ör. MLflow, Docker, CI/CD) hakkında farkındalık kazanmak
Eğitim Hakkında
MLOps Temel Seviye Eğitimi, makine öğrenmesi projelerinin geliştirme aşamasından üretim ortamına kadar olan tüm süreçlerini yönetmeyi öğrenmek isteyen katılımcılar için hazırlanmış bir programdır. Eğitim kapsamında veri hazırlama, model geliştirme, model versiyonlama, otomatik eğitim süreçleri, model dağıtımı ve izleme gibi MLOps süreçlerinin temel prensipleri ele alınır. Katılımcılar, makine öğrenmesi modellerinin sürdürülebilir, ölçeklenebilir ve güvenilir şekilde yönetilmesi için kullanılan modern araç ve yöntemleri öğrenerek yapay zekâ projelerinin yaşam döngüsünü daha etkin yönetme becerisi kazanır. Bu eğitim, veri bilimciler, makine öğrenmesi mühendisleri ve yapay zekâ projelerinde görev alan teknik profesyoneller için uygundur.
Ön Koşul
Makine öğrenmesi kavramlarına aşinalık
Eğitim İçeriği
• MLOps kavramı ve makine öğrenmesi projelerindeki rolünün anlaşılması
• Model yaşam döngüsünün (geliştirme, eğitim, dağıtım, izleme) uçtan uca incelenmesi
• Veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme süreçlerinin yönetilmesi
• Model performans metriklerinin belirlenmesi ve kalite kontrol yaklaşımlarının uygulanması
• Model drift (veri/model kayması) kavramının anlaşılması ve etkilerinin analiz edilmesi
• Farklı model versiyonlarının karşılaştırılması (A/B test yaklaşımı)
• Model güncellemeleri ve sürekli iyileştirme süreçlerinin planlanması
• Otomatik model yeniden eğitim (retraining) mekanizmalarının kavranması
• Model yaşam döngüsünün (geliştirme, eğitim, dağıtım, izleme) uçtan uca incelenmesi
• Veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme süreçlerinin yönetilmesi
• Model performans metriklerinin belirlenmesi ve kalite kontrol yaklaşımlarının uygulanması
• Model drift (veri/model kayması) kavramının anlaşılması ve etkilerinin analiz edilmesi
• Farklı model versiyonlarının karşılaştırılması (A/B test yaklaşımı)
• Model güncellemeleri ve sürekli iyileştirme süreçlerinin planlanması
• Otomatik model yeniden eğitim (retraining) mekanizmalarının kavranması
• Büyük veri işleme ve gerçek zamanlı veri akışlarının yönetilmesi
• Dağıtık sistem mimarileri ve ölçeklenebilir altyapı tasarımının anlaşılması
• 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
• Model performansının gerçek zamanlı izlenmesi ve anomali tespitinin yapılması
• Dashboard, uyarı sistemleri ve monitoring araçlarının kullanılması
• Kaynak yönetimi ve performans optimizasyonu ile sistem verimliliğinin artırılması
• Dağıtık sistem mimarileri ve ölçeklenebilir altyapı tasarımının anlaşılması
• 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
• Model performansının gerçek zamanlı izlenmesi ve anomali tespitinin yapılması
• Dashboard, uyarı sistemleri ve monitoring araçlarının kullanılması
• Kaynak yönetimi ve performans optimizasyonu ile sistem verimliliğinin artırılması
Kimler İçindir
• Veri bilimciler ve ML mühendisleri
• Yazılım geliştiriciler
• DevOps uzmanları
• Teknik ekipler ve mühendisler
• AI projelerinde çalışan profesyoneller
• Yazılım geliştiriciler
• DevOps uzmanları
• Teknik ekipler ve mühendisler
• AI projelerinde çalışan profesyoneller
Eğitim Hedefleri
• MLOps kavramını ve makine öğrenmesi yaşam döngüsünü (geliştirme, dağıtım, izleme) anlamak
• Model geliştirme süreçlerinde versiyonlama ve deney takibi (experiment tracking) yapabilmek
• Basit düzeyde model dağıtımı (deployment) ve servisleştirme yaklaşımlarını öğrenmek
• Model performansını izleme (monitoring) ve güncelleme süreçlerini kavramak
• Temel MLOps araçları ve platformları (ör. MLflow, Docker, CI/CD) hakkında farkındalık kazanmak
• Model geliştirme süreçlerinde versiyonlama ve deney takibi (experiment tracking) yapabilmek
• Basit düzeyde model dağıtımı (deployment) ve servisleştirme yaklaşımlarını öğrenmek
• Model performansını izleme (monitoring) ve güncelleme süreçlerini kavramak
• Temel MLOps araçları ve platformları (ör. MLflow, Docker, CI/CD) hakkında farkındalık kazanmak
Başvuru Formu
Bu Eğitime Başvurun
Formu doldurun, eğitim danışmanımız en kısa sürede sizinle iletişime geçsin.