Deney takibi

MLOps Kavramları

Folkert Stijnman

ML Engineer

Makine öğrenimi deneyi

makine öğrenimi deneyi bileşenleri

MLOps Kavramları

Deney takibi neden önemlidir?

Her deneyde şu faktörler yapılandırılabilir:

makine öğrenimi yapılandırmaları

MLOps Kavramları

ML yaşam döngüsünde deney takibi kullanımı

Deney takibi şunlara yardımcı olur:

  • Sonuçları karşılaştırmak
  • Geçmiş deneyleri yeniden üretmek
  • Geliştiriciler ve paydaşlarla işbirliği yapmak
  • Sonuçları paydaşlara raporlamak
MLOps Kavramları

Deneyler nasıl izlenir?

Araç Artı Eksi
E-Tablo Basit, kullanımı kolay Çok manuel iş gerektirir
Özel platform Sürecimize özgü özel çözüm Zaman ve emek gerektirir
Deney takip aracı Deneyler için özel olarak tasarlanmış Araca aşinalık gerektirir

 

MLOps Kavramları

Bir makine öğrenimi deneyi

Makine öğrenimi deneyi örnekleri

MLOps Kavramları

Deney süreci

  1. Bir hipotez kurun: "Beklentimiz şu ki..."
  2. Görselleri ve etiketleri toplayın
  3. Deneyleri tanımlayın; ör. model türleri, hiperparametreler, veri setleri
  4. Deney takibini kurun
  5. Makine öğrenimi model(ler)ini eğitin
  6. Modelleri ayrı bir test setinde test edin
  7. En uygun modeli kaydedin
  8. Görselleştirin, ekibe ve paydaşlara raporlayın, sonraki adımları belirleyin

makine öğrenimi modeli eğitimi ve testi

MLOps Kavramları

Hadi pratik yapalım!

MLOps Kavramları

Preparing Video For Download...