Öğrencilere ve Mezunlarımıza Özel %20 İndirim Sepette!

Haziran İndirimlerini Yakala!🔥

%50'ye varan indirim.

İncele!
0

MLflow Eğitimi

MLflow eğitimi, katılımcılara makine öğrenimi modellerinin izlenmesi, yönetimi ve yaşam döngüsü boyunca takibi konularında derinlemesine bilgi sağlamayı amaçlar. Bu eğitimde, MLflow’un temel bileşenleri, kurulum ve yapılandırma süreçleri, deneylerin yönetimi, model kayıt ve dağıtım süreçleri ele alınır. Katılımcılar, MLflow’u kullanarak makine öğrenimi modellerinin tüm yaşam döngüsünü etkili bir şekilde yönetmeyi, deney sonuçlarını izlemeyi ve modelleri güvenilir bir şekilde dağıtmayı öğrenirler. Eğitim, katılımcıların MLflow’u kendi makine öğrenimi iş süreçlerine nasıl entegre edebileceklerini anlamalarına yardımcı olur.

Bu eğitim, veri bilimciler, makine öğrenimi mühendisleri ve yazılım geliştiricileri için ideal olup, makine öğrenimi süreçlerinin verimli bir şekilde izlenmesi ve yönetilmesi gereken projeler için kritik öneme sahiptir.

💡 Açık sınıfımız yoktur. Eğitim, kurum ve şirketlere yöneliktir. Ortalama grup büyüklüğü 10-12 civarındadır.

📞 Daha fazla bilgi ve eğitim talepleri için; satis@veribilimiokulu.com e-posta adresinden veya +90 212 231 30 01 numaralı telefondan bize ulaşabilirsiniz.

🗓️ Eğitim Süresi: 4 gün

🖥️ Eğitim Şekli: Online Canlı

  • Temel linux komutlarına hakimiyet
  • Temel programlama bilgisi
  • Docker çalışan bir bilgisayar
  • İnternet bağlantısı

Day 1: Introduction to MLflow and Experiment Tracking

  • Introduction to MLOps and its importance
  • Overview of MLflow and its core components: Tracking, Projects, Models, Registry
  • Setting up MLflow Tracking: Local and remote servers
  • Logging parameters, metrics, and artifacts
  • Visualizing experiments and comparing runs
  • Advanced experiment tracking techniques:Conditional loggingHierarchical runsAutomatic logging with MLflow autolog
  • Best practices for organizing and managing experiments

Day 2: Model Registry and Model Deployment

  • Introduction to Model Registry
  • Registering models, model versions, and model stages
  • Model versioning and promotion
  • Model search and filtering
  • Model deployment with MLflow Models:Serving models as REST APIsPackaging models for deployment
  • Model deployment with MLflow Model Registry:Deploying models to various platforms (e.g., local, cloud, Kubernetes)Model monitoring and retrainingModel lineage tracking

Day 3: MLflow Projects and Reproducibility

  • Introduction to MLflow Projects
  • Creating reproducible ML projects with MLflow Projects
  • Packaging and sharing ML projects
  • Project execution and parameterization
  • Best practices for project organization and version control
  • Advanced project techniques:Conditional executionParameter sweepsAutomated hyperparameter tuning with MLflow
  • Integrating MLflow Projects with CI/CD pipelines

Day 4: Real-World MLflow Use Cases and Best Practices

  • Real-world MLflow use cases:MLOps in productionCollaborative ML workflowsData science team collaboration
  • Best practices for effective MLflow usage:Organizing experimentsManaging model versionsDeploying models reliably
  • Hands-on workshop:Building a complete ML pipeline with MLflowDeploying a model to a production environmentMonitoring and retraining modelsTroubleshooting common MLflow issues