MLOps – Temel Seviye Eğitimi
MLOps – Temel Seviye Eğitimi
Eğitim Hakkında
Eğitimimiz, makine öğrenimi modellerinin geliştirme, dağıtım, izleme ve bakım süreçlerini otomatikleştirerek, veri bilimciler ile operasyon ekipleri arasındaki iş birliğini güçlendiren bir disiplindir. Bu eğitim, MLOps'un temel kavramlarını, araçlarını ve süreçlerini tanıtarak, katılımcıların makine öğrenimi projelerini daha verimli, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir hale getirmelerine olanak tanımayı hedefler. MLOps; model geliştirme, model eğitimi, dağıtım, izleme ve sürekli entegrasyon/sürekli dağıtım (CI/CD) süreçlerinin bir araya getirilmesiyle, makine öğrenimi modellerinin üretime alınması ve yaşam döngüsünün yönetilmesini sağlar. Bu eğitim, veri hazırlamadan model izlemeye kadar MLOps'un temel bileşenlerini ele alır.
Ön Koşul
Bu eğitimin herhangi bir ön koşulu yoktur.
Eğitim İçeriği
- MLOps Tanımı ve Önemi
- MLOps’un makine öğrenimi projelerindeki rolü
- DevOps ve ML entegrasyonunun işlevsel faydaları
- MLOps Ekosistemi ve Temel Bileşenler
- Veri hazırlama, model eğitim, model dağıtım, izleme
- Süreç otomasyonu ve CI/CD kavramları
- Veri Toplama ve Ön İşleme
- Yapısal ve yapısal olmayan veri kaynakları
- Veri temizleme, dönüştürme ve entegrasyon yöntemleri
- Model Eğitim Süreçleri
- Model geliştirme döngüsü ve eğitim pipeline’ları
- Deney takibi, hiperparametre ayarlamaları ve model değerlendirme
- Model Versiyonlama ve Yönetimi
- Versiyon kontrol araçları (ör. DVC, MLflow)
- Deney, model ve veri seti yönetimi stratejileri
- CI/CD Kavramları ve Araçları
- Sürekli entegrasyon, sürekli dağıtım ve otomasyon
- Jenkins, GitLab CI/CD, CircleCI gibi araçların tanıtımı
- Model Dağıtım Stratejileri
- Model paketleme, konteynerizasyon (Docker)
- Dağıtım platformları: Kubernetes, cloud servisleri (AWS, Azure, GCP)
- Otomatik Test ve Validasyon
- Model doğrulama süreçleri ve performans testleri
- Rollback stratejileri ve model güncellemeleri
- Model İzleme Temelleri
- İzleme metrikleri: doğruluk, gecikme, kaynak kullanımı
- İzleme araçları ve dashboard oluşturma (Prometheus, Grafana)
- Loglama ve Hata Yönetimi
- Uygulama loglama, uyarı sistemleri ve hata takibi
- Anomali tespiti ve performans optimizasyonu
- Model Güncelleme ve Sürekli İyileştirme
- Sürekli entegrasyon ve model yeniden eğitimi
- Geri bildirim döngüleri ve model optimizasyon stratejileri
- Veri ve Model Güvenliği
- Veri şifreleme, erişim kontrolleri ve güvenlik standartları
- Model güvenliği ve adversarial saldırılara karşı önlemler
- Etik ve Uyumluluk Konuları
- Veri gizliliği, adil kullanım ve bias yönetimi
- Uyumluluk standartları ve regülasyon gereksinimleri
- Canlı Demo ve Örnek Uygulamalar
- Basit bir MLOps pipeline’ının oluşturulması (ör. MLflow, Docker, Kubernetes)
- Veri hazırlama, model eğitimi, dağıtım ve izleme örnekleri
- Grup Çalışmaları ve Tartışma Oturumları
- Gerçek dünya vaka incelemeleri ve çözüm stratejileri
- Katılımcı deneyimlerinin paylaşılması ve interaktif soru-cevap
Kazanımlar
- Geliştirilen modelleri sorunsuz bir şekilde üretime alarak dağıtabilir ve ölçeklenebilir hale getirebileceksiniz.
- Model eğitim, test, dağıtım ve izleme süreçlerini otomatikleştirerek verimliliği artırabileceksiniz.
- Veri bilimciler, mühendisler ve operasyon ekipleri arasındaki iş akışlarını iyileştirerek daha etkin iş birliği sağlayabileceksiniz.
- Üretime alınan modellerin performansını sürekli izleyebilecek ve gerektiğinde güncelleyebileceksiniz.
Hedef Kitle
- Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri
- Yazılım geliştiriciler ve IT profesyonelleri
- Makine öğrenimi projelerini üretime geçirmek isteyen tüm teknoloji meraklıları
- DevOps ve sistem yöneticileri
- Proje yöneticileri ve iş analistleri
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.
İlgili Kurslar
SEKTÖRÜN GÜVENDİĞİ ÇÖZÜM ORTAĞI
BT Akademi'yi tercih eden 4.000'den fazla kurum yanılmıyor.
