Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, makine öğrenimi modellerinin üretime alımından, gerçek zamanlı izleme, otomatik güncellemeler, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve performans optimizasyonuna kadar tüm yaşam döngüsünü kapsamlı bir biçimde yönetmeye yönelik stratejileri ve uygulamaları derinlemesine ele alır. Bu eğitim, kurumsal düzeyde karmaşık MLOps altyapılarının tasarımı ve yönetimi için gerekli ileri düzey kavramları ve teknikleri katılımcılara kazandırmayı hedefler.
İleri seviye MLOps, temel MLOps süreçlerinin ötesine geçerek; model drift izleme, A/B testleri, canary deployment, gelişmiş CI/CD pipeline’ları, otomatik model yeniden eğitimi, gerçek zamanlı veri akışlarının yönetimi ve güvenlik politikaları gibi karmaşık konuları içerir. Bu eğitim, büyük ölçekli ve kritik makine öğrenimi projelerinin sürekli entegrasyonunu, dağıtımını ve izlenmesini optimize etmeye yönelik stratejik yaklaşımları ortaya koyar.
Kimler İçindir?
- Deneyimli veri bilimcileri, makine öğrenimi mühendisleri ve DevOps uzmanları
- Kurumsal düzeyde MLOps altyapısını yöneten sistem mühendisleri
- Üretime alınan modellerin performansını ve güvenliğini optimize etmek isteyen IT yöneticileri
- Gelişmiş model yönetimi, izleme ve otomasyon süreçlerini öğrenmek isteyen profesyoneller
- Büyük ölçekli makine öğrenimi projelerinde çalışan tüm teknoloji liderleri
Sertifika
Eğitimlerimize %80 oranında katılım gösterilmesi ve eğitim müfredatına göre uygulanacak sınav/projelerin başarıyla tamamlanması durumunda, eğitimin sonunda dijital ve QR kod destekli “BT Akademi Başarı Sertifikası” verilmektedir.
Eğitim İçeriği
- Gelişmiş Model Yaşam Döngüsü Yönetimi
- Model geliştirme, eğitim, dağıtım ve sürekli iyileştirme döngüsünün detaylandırılması
- Model drift, verimlilik ölçümü ve kalite kontrol stratejileri
- A/B Testleri ve Canary Deployment
- Farklı model versiyonlarının eş zamanlı test edilmesi
- Canary deployment stratejileri ile kademeli güncelleme süreçlerinin yönetimi
- Otomatik Model Yeniden Eğitimi
- Performans düşüşü tespitinde otomatik yeniden eğitim mekanizmaları
- Geri bildirim döngüsü ve model güncelleme politikaları
- Büyük Veri İşleme ve Gerçek Zamanlı Veri Akışları
- Gerçek zamanlı veri işleme teknikleri ve veri akış yönetimi
- Apache Kafka, Spark Streaming gibi araçların entegrasyonu
- Konteynerizasyon ve Orkestrasyon
- Docker ve Kubernetes kullanarak ölçeklenebilir ortamlar oluşturma
- Sunucusuz (serverless) mimariler ve mikroservis entegrasyonu
- Dağıtık Sistemler ve Yük Dengeleme
- Yük dengeleme stratejileri, dağıtık depolama çözümleri
- Yüksek erişilebilirlik ve hata toleransı sağlama
- Gelişmiş CI/CD Pipeline'ları
- CI/CD süreçlerinde otomatik model entegrasyonu ve dağıtım
- Jenkins, GitLab CI, MLflow, Kubeflow gibi araçların kullanımı
- Otomatik Test, Validasyon ve Rollback Stratejileri
- Model doğrulama, performans testleri ve otomatik geri dönüş (rollback) mekanizmaları
- Test otomasyonu ile sürekli entegrasyon süreçlerinin iyileştirilmesi
- Pipeline İzleme ve Hata Yönetimi
- Pipeline süreçlerinin izlenmesi, log analizi ve hata tespiti
- Uyarı sistemleri ve otomatik müdahale stratejileri
- Gerçek Zamanlı İzleme ve Anomali Tespiti
- Model performansı, gecikme, kaynak kullanımı gibi metriklerin izlenmesi
- Anomali tespiti, model drift ve performans düşüşü analizi
- Loglama, Uyarı Sistemleri ve Dashboard Oluşturma
- Prometheus, Grafana gibi izleme araçlarının entegrasyonu
- Log analizi, uyarı mekanizmaları ve görsel dashboard tasarımları
- Performans Optimizasyonu ve Kaynak Yönetimi
- Model performansını artırmaya yönelik optimizasyon stratejileri
- Ölçeklenebilirlik, kaynak kullanımının verimli yönetimi ve optimizasyon
- Gelişmiş Veri ve Model Güvenliği
- Veri şifreleme, erişim kontrolü, kimlik doğrulama mekanizmaları
- Adversarial saldırılar ve model manipülasyonlarına karşı önlemler
- Uyumluluk Standartları ve Regülasyonlar
- GDPR, HIPAA gibi veri gizliliği ve uyumluluk gereksinimleri
- Etik kullanımı, adil modelleme ve bias yönetimi stratejileri
- Risk Yönetimi ve Acil Durum Planları
- Güvenlik ihlalleri, veri kayıpları ve sistem arızaları için müdahale planları
- Sürekli iyileştirme ve risk azaltma stratejileri
- Gerçek Dünya Örnekleri ve Başarı Hikayeleri
- Büyük ölçekli kurumsal MLOps projelerinden örnek olay incelemeleri
- Başarı faktörleri, zorluklar ve çözüm stratejileri
- Interaktif Uygulama Atölyeleri
- İleri seviye MLOps pipeline’larının kurulumu ve simülasyonları
- Grup çalışmaları ile gerçek zamanlı problem çözme oturumları
- Grup Tartışmaları ve Deneyim Paylaşımı
- Katılımcıların kendi projelerinden örnekler ve çözüm önerilerinin paylaşılması
- Soru-cevap oturumları ve ileri düzey tartışmalar
Neden Bu Eğitimi Almalısınız ?
- Stratejik Model Yönetimi: Karmaşık model yaşam döngüsünü, otomatik güncellemeleri ve model drift izlemeyi optimize eder.
- Gerçek Zamanlı İzleme ve Güncelleme: Üretime alınan modellerin performansını sürekli kontrol eder, gerektiğinde otomatik müdahaleler sağlar.
- Ölçeklenebilirlik ve Güvenlik: Büyük veri akışlarını ve yüksek trafik gereksinimlerini karşılayacak altyapı tasarımı, güvenlik ve uyumluluk standartlarını güçlendirir.
- İleri Otomasyon: A/B testleri, canary deployment, rollback stratejileri ve otomatik yeniden eğitim süreçleriyle üretim süreçlerini hızlandırır.
- Kurumsal Uygulama: Endüstri liderlerinin uyguladığı ileri seviye MLOps yaklaşımlarını öğrenerek, projelerin sürdürülebilirliğini ve verimliliğini artırır.
Önemli Notlar
Program ücretlerine KDV dahil değildir.
Paylaş: