Genel Tanım
MLOps (Machine Learning Operations), makine öğrenimi modellerinin geliştirme, dağıtım, izleme ve bakım süreçlerini otomatikleştirerek, veri bilimciler ile operasyon ekipleri arasındaki işbirliğini 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.
Nedir?
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.
Kimler İçindir?
Bu eğitim, aşağıdaki bireyler için uygundur:
• Veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri
• DevOps ve sistem yöneticileri
• Yazılım geliştiriciler ve IT profesyonelleri
• Proje yöneticileri ve iş analistleri
• Makine öğrenimi projelerini üretime geçirmek isteyen tüm teknoloji meraklıları
Neden Temel Seviye MLOps Eğitimi?
• Model Üretime Alımı: Geliştirilen modellerin sorunsuz bir şekilde dağıtılması ve ölçeklenebilir hale getirilmesi.
• Otomasyon: Model eğitim, test, dağıtım ve izleme süreçlerinin otomatikleştirilmesi sayesinde verimliliğin artırılması.
• İşbirliği: Veri bilimciler, mühendisler ve operasyon ekipleri arasındaki iş akışlarının iyileştirilmesi.
• Performans ve İzleme: Üretime alınan modellerin performansının sürekli izlenmesi ve gerektiğinde güncellenmesi.
• Sürdürülebilirlik: Sürekli entegrasyon ve dağıtım (CI/CD) araçları ile model yaşam döngüsünün yönetilmesi.
Curriculum
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
Get in touch
