MLOps – İleri Seviye

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.

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.

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

• 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.