Süre
Modüller 6 modül
Bilgi al

Genel Tanım

Eğitmenler

İleri seviye MLOps eğitimi, 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.

Nedir?

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?

Bu eğitim, aşağıdaki bireyler için uygundur:

• 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

Neden İleri Seviye MLOps Eğitimi?

• 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.

Konular

İleri Seviye MLOps Stratejileri ve Kavramları

Gelişmiş Model Yaşam Döngüsü Yönetimi

  • Model geliştirme · eğitim · dağıtım · sürekli iyileştirme döngüsünün detaylandırılması

  • Model drift · verimlilik ölçümü · 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
Ölçeklenebilir MLOps Altyapısı Tasarımı

Büyük Veri İşleme ve Gerçek Zamanlı Veri Akışları

  • Gerçek zamanlı veri işleme teknikleri · veri akış yönetimi

  • Apache Kafka · Spark Streaming entegrasyonu

Konteynerizasyon ve Orkestrasyon

  • Docker · Kubernetes kullanarak ölçeklenebilir ortamlar oluşturma

  • Sunucusuz (serverless) mimariler · mikroservis entegrasyonu

Dağıtık Sistemler ve Yük Dengeleme

  • Yük dengeleme stratejileri · dağıtık depolama çözümleri

  • Yüksek erişilebilirlik · hata toleransı sağlama
İleri Otomasyon ve CI/CD Stratejileri

Gelişmiş CI/CD Pipeline'ları

  • CI/CD süreçlerinde otomatik model entegrasyonu ve dağıtım

  • Jenkins · GitLab CI · MLflow · Kubeflow kullanımı

Otomatik Test · Validasyon · Rollback

  • Model doğrulama · performans testleri · otomatik geri dönüş mekanizmaları

  • Test otomasyonu ile sürekli entegrasyon süreçlerinin iyileştirilmesi

Pipeline İzleme ve Hata Yönetimi

  • Pipeline izleme · log analizi · hata tespiti

  • Uyarı sistemleri · otomatik müdahale stratejileri
Model İzleme · Loglama · Performans Optimizasyonu

Gerçek Zamanlı İzleme ve Anomali Tespiti

  • Model performansı · gecikme · kaynak kullanımı metrikleri

  • Anomali tespiti · model drift · performans düşüşü analizi

Loglama · Uyarı Sistemleri · Dashboard

  • Prometheus · Grafana entegrasyonu

  • Log analizi · uyarı mekanizmaları · görsel dashboard tasarımları

Performans Optimizasyonu ve Kaynak Yönetimi

  • Model performansını artırmaya yönelik optimizasyon stratejileri

  • Ölçeklenebilirlik · kaynak kullanımının verimli yönetimi
Güvenlik · Uyumluluk · Etik Yaklaşımlar

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 kullanım · adil modelleme · bias yönetimi stratejileri

Risk Yönetimi ve Acil Durum Planları

  • Güvenlik ihlalleri · veri kayıpları · sistem arızaları için müdahale planları

  • Sürekli iyileştirme · risk azaltma stratejileri
Vaka Çalışmaları · Uygulamalı Atölyeler · Tartışma

Gerçek Dünya Örnekleri ve Başarı Hikâyeleri

  • Büyük ölçekli kurumsal MLOps projelerinden vaka incelemeleri

  • Başarı faktörleri · zorluklar · çözüm stratejileri

Interaktif Uygulama Atölyeleri

  • İleri seviye MLOps pipeline kurulumu ve simülasyonları

  • Grup çalışmaları ile gerçek zamanlı problem çözme oturumları

Grup Tartışmaları ve Deneyim Paylaşımı

  • Katılımcı projelerinden örnekler · çözüm önerilerinin paylaşılması

  • Soru-cevap oturumları · ileri düzey tartışmalar

Bizimle iletişime geçin