ML Modellerini Güvenle Otomatikleştirin, Doğrulayın ve Canlıya Alın

Üretimdeki machine learning başarısızlıklarının %50'sinden fazlasının yönetilmeyen veri kayması (data drift), güvensiz canlıya alımlar veya izlenmeyen yeniden eğitim boru hatlarından kaynaklandığını biliyor muydunuz? ML yaşam döngünüzü otomatikleştirmek, modelleri hem güçlü hem de güvenilir tutmanın anahtarıdır. Bu kısa kurs, ML ve AI profesyonellerinin üretim ortamlarında güçlü performans izleme, yönetişim uyumluluğu ve otomatik yaşam döngüsü yönetimi ile machine learning sistemlerini operasyonelleştirmelerine yardımcı olmak için oluşturulmuştur. Bu kursu tamamlayarak, CI/CD boru hatlarını, uyumluluk kontrollerini ve veri kaymasıyla tetiklenen yeniden eğitimi kullanarak machine learning modellerini otomatikleştirebilecek, doğrulayabilecek ve güvenli bir şekilde canlıya alabileceksiniz; bu becerileri ML operasyonlarınızda güvenilirliği ve kontrolü artırmak için hemen uygulayabilirsiniz. 4 saatlik bu kursun sonunda şunları yapabileceksiniz: • Performans darboğazlarını belirlemek için boru hattı günlüklerini (logs) analiz etmek. • Sorumlu AI uyumluluğu ve geri alma (rollback) güvenliği için CI/CD politikalarını değerlendirmek. • Veri kaymasıyla tetiklenen model yeniden eğitimi ve canlıya alımı için otomatik bir boru hattı oluşturmak. Bu kurs benzersizdir çünkü MLOps otomasyonunu, etik AI yönetişimini ve sürekli teslimatı (continuous delivery) bir araya getirerek yeniden eğiten ve uyum sağlayan akıllı boru hatları oluşturmanıza yardımcı olur.