Google Cloud'da ML Pipelines - Korece

Bu kursta, Google Cloud'da modern ML boru hatlarının (pipelines) geliştirilmesinden sorumlu ML mühendisleri ve eğitmenlerinden değerli bilgiler öğreneceksiniz. İlk birkaç modülde, Google'ın TensorFlow tabanlı üretim makine öğrenimi platformu olarak ML boru hatlarını ve meta verilerini yönetebilen TensorFlow Extended (TFX) ele alınmaktadır. Boru hattı bileşenlerini ve TFX kullanarak boru hattı koordinasyonunu öğreneceksiniz. Sürekli entegrasyon (CI) ve sürekli dağıtım (CD) aracılığıyla boru hatlarını nasıl otomatikleştireceğinizi ve ML meta verilerini nasıl yöneteceğinizi de öğreneceksiniz. Ardından konu değiştirerek TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, xgboost gibi çeşitli ML çerçevelerinde ML boru hatlarını nasıl otomatikleştireceğinizi ve yeniden kullanacağınızı açıklayacağız. Ayrıca Google Cloud'un bir diğer aracı olan Cloud Composer'ı kullanarak sürekli öğrenme boru hatlarını nasıl koordine edeceğinizi öğreneceksiniz. Son olarak, MLflow kullanarak makine öğreniminin tüm yaşam döngüsünü nasıl yöneteceğinizi inceleyeceğiz.