KURSUN TANIMI
Makine öğrenimi (ML) modellerini oluşturun, eğitin ve dağıtın.Bu kurs, makine öğrenimi (ML) modelleri oluşturmak, eğitmek ve konuşlandırmak için yazılım geliştirmede yaygın olan DevOps uygulamasını temel alır . Kurs, başarılı makine öğrenimi konuşlandırmaları için veri,model ve kodun önemini vurguluyor. Veri mühendisleri, veri bilimcileri, yazılım geliştiricileri ve operasyoncular arasındaki devir teslim süreçleriyle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için araçların, otomasyonun, süreçlerin ve ekip çalışmasının kullanımını gösterecek. Kurs ayrıca, üretimdeki model tahmini,temel performans kriterlerinden sapmaya başladığında izleme ve eyleme geçme amaçlı araç ve süreçlerin kullanımını da tartışacaktır.
Kurs Seviyesi : Orta Seviye
Süre : 3 gün
KİMLER KATILABİLİR?
Bu kurs aşağıdakilere yöneliktir.
• AWS bulutunda ML modellerini üretmek ve izlemek isteyen MLOps mühendisleri
• ML modellerinin üretimde başarılı bir şekilde dağıtılmasından ve sürdürülmesinden sorumlu olacak DevOps mühendisleri
KURSUN AMACI
Bu kursta aşağıdaki konular detaylarıyla işlenecektir.
• MLOps'un faydalarını açıklama
• DevOps ve MLOps'u karşılaştırın ve karşılaştırma
• Makine öğrenimi kullanım senaryosu için güvenlik ve yönetim gereksinimlerini değerlendirin ve olası çözümleri ve azaltma stratejilerini açıklama
• Amazon SageMaker ile MLOps için deneme ortamları oluşturma
• ML modeli varlıklarının (veri, model ve kod) sürüm oluşturma ve bütünlüğünü korumaya yönelik en iyi uygulamaları açıklama
•Makine öğrenimi bağlamında tam bir CI/CD işlem hattı oluşturmaya yönelik üç seçeneği açıklama
•Otomatik paketleme, test etme ve dağıtımı uygulamaya yönelik en iyi uygulamaları hatırlatma.(Veri/model/kod)
• ML tabanlı çözümlerin nasıl izleneceğini gösterme
• Bir modeli otomatikleştirilmiş bir şekilde test eden, paketleyen ve dağıtan bir makine öğrenimi çözümünün nasıl otomatikleştirileceğini gösterme; performans düşüşünü tespit etme; ve modeli yeni elde edilen veriler üzerine yeniden eğitme
ÖN KOŞULLAR
Bu kursa katılanların aşağıdaki özelliklere sahip olmalarını öneririz.
• AWS Technical Essentials kursu (sınıf veya dijital)
• AWS'de DevOps Mühendisliği ( AWS DEVOPS ) veya eşdeğer deneyim
• Amazon SageMaker (PDSASM) veya eşdeğer deneyim
Day 1
Module 1: Introduction to MLOps
• Processes
• People
• Technology
• Security and governance
• MLOps maturity model
Module 2: Initial MLOps: Experimentation Environments in SageMaker Studio
• Bringing MLOps to experimentation
• Setting up the ML experimentation environment
• Demonstration: Creating and Updating a Lifecycle Configuration for SageMaker Studio
• Hands-On Lab: Provisioning a SageMaker Studio Environment with the AWS Service Catalog
• Workbook: Initial MLOps
Module 3: Repeatable MLOps: Repositories
• Managing data for MLOps
• Version control of ML models
• Code repositories in ML
Module 4: Repeatable MLOps: Orchestration
• ML pipelines
• Demonstration: Using SageMaker Pipelines to Orchestrate Model Building Pipelines
Day 2
Module 4: Repeatable MLOps: Orchestration (continued)
• End-to-end orchestration with AWS Step Functions
• Hands-On Lab: Automating a Workflow with Step Functions
• End-to-end orchestration with SageMaker Projects
• Demonstration: Standardizing an End-to-End ML Pipeline with SageMaker Projects
• Using third-party tools for repeatability
• Demonstration: Exploring Human-in-the-Loop During Inference
• Governance and security
• Demonstration: Exploring Security Best Practices for SageMaker
• Workbook: Repeatable MLOps
Module 5: Reliable MLOps: Scaling and Testing
• Scaling and multi-account strategies
• Testing and traffic-shifting
• Demonstration: Using SageMaker Inference Recommender
• Hands-On Lab: Testing Model Variants
Day 3
Module 5: Reliable MLOps: Scaling and Testing (continued)
• Hands-On Lab: Shifting Traffic • Workbook: Multi-account strategies
Module 6: Reliable MLOps: Monitoring
• The importance of monitoring in ML
• Hands-On Lab: Monitoring a Model for Data Drift
• Operations considerations for model monitoring
• Remediating problems identified by monitoring ML solutions
• Workbook: Reliable MLOps
• Hands-On Lab: Building and Troubleshooting an ML Pipeline
S: Ödeme Seçenekleri Nelerdir?
Eğitimlerimizin toplam ücreti eğitim başlamadan önce tahsil edilir. Ödemenizi Türk Lirası ve USD cinsinden EFT/Havale veya Kredi Kartından yapabilirsiniz.
S: Online Eğitim hizmetiniz var mıdır?
Eğitimlerimiz online olarak yapılmaktadır. Eğitimlerimizi kurumsal olarak fiziki ortamda almak isterseniz iletişime geçmek için form doldurabilirsiniz.
S: Kurumumuza (firma) özel olarak eğitim almak için ne yapmalıyız?
Kurumlara özel olarak organize ettiğimiz yerde, online veya kurumların kendi yerlerinde eğitim sağlamaktayız. Kurumunuza özel talebiniz için formu doldurmanız yeterlidir. Eğitim grubu tarafından en kısa sürede sizinle irtibata geçilecektir.
S: Sınıflarınız kaç kişiliktir?
Eğitimlerimiz en az 5 en fazla 15 kişilik sınıflarda yapılmaktadır. Bir eğitim ortalama 10-12 kişi ile gerçekleşmektedir.
S: Eğitmenleriniz hakkında bilgi alabilir miyiz?
Eğitimler AWS tarafından yetkilendirilmiş sertifikalı profesyonel eğitmenler tarafından verilmektedir.
S: Eğitim süresince eğitmene soru sorabilir miyim?
Dersler interaktif olarak yapılmaktadır. Ders dışı bilgi sorusu sorulabilmektedir. Ders harici danışmak istediğiniz özel projeler için bizimle form üzerinden iletişime geçebilirsiniz.
S: Eğitim belirtilen başlangıç tarihinde başlayacak ve belirtilen sürede bitirilecek mi?
Eğitimlerimiz eğitim takviminde belirtilen zamanlarda başlar; yeterli kişi sağlanması amacıyla Yönetim.Academy eğitimleri erteleme hakkına sahiptir. Yönetim.Academy ilan edilmiş eğitimlerin tarihlerini değiştirme hakkını saklı tutar. Eğitime kayıt olmuş kişiler bu değişikliklerden haberdar edilir.
S: Eğitimin dili ne olacaktır?
Eğitim dilimiz Türkçe, paylaşılan eğitim materyalleri İngilizcedir.
S: Ders materyalleri nelerdir?
Eğitimde kullanılan tüm materyaller AWS in bütün dünyada kullanılmak üzere , sadece yetkilendirdiği eğitim partnerları aracılığı ile sunduğu orijinal materyallerdir. Eğitim içeriğine göre eğitim içeriği katılımcıların e maillerine yazılım kitap olarak tanımlanacaktır. Bu kitaplar, teknolojik değişimler gereğince hızla güncellenmektedir. Katılımcılar bu elektronik kitapları 2 yıl boyunca kullanma hakkına sahiptirler. Aynı zamanda, eğitimlerin konularına bağlı olarak, öğrencilerin öğrendiklerini hemen test etmeğe başladıkları , laboratuvar ortamı da bulunmaktadır. Böylelikle , öğrenciler kısa sürede öğrendiklerini hızla uygulamaya geçirebilmektedirler.
S: Eğitim süresi verimli bir eğitim için yeterli midir?
Eğitimlerin içerikleri ve ilgili süresi AWS tarafından güncel ihtiyaca uygun olarak geliştirilmiştir. Hızla değişen teknolojik yapıların gerekleri doğrultusunda güncellenmektedir.
S: Eğitimlerde katılım zorunluluğu var mı?
Eğitimler esnasında laboratuvar çalışmaları bulunmaktadır. Eğitim sonrası da hedefiniz sertifika almak ise devam etmeniz gerekmektedir.
S: Eğitimler kayıt edilmekte mi?
AWS ( Amazon Web Services) kuralları gereğince eğitimler kayıt altına alınmamaktadır.
S: Diğer eğitim merkezlerinden farkınız nedir?
Yönetim Academy, AWS ( Amazon Web Services) Türkiye’deki yetkili tek ileri seviye eğitim ortağıdır. 2014 yılında teknolojik danışmanlık ve eğitim vermek üzere kurulmuştur. Şimdiye kadar 10,000 den fazla öğrenciye katkıda bulunmuş olan Yönetim Academy güçlü ve güvenilir bir eğitim merkezidir. Bu gücünü , firmalara ve bireylere, bünyesinde barındırdığı , AWS onaylı eğitmenlerin liderliğinde düzenlediği, güncel örneklerle desteklenmiş, eğitimlerle aktarmaktadır. Öğrencilerin yüksek seviyedeki memnuniyet değerlendirmeleri bunun en güzel örneğidir.
