MLOps Dağıtımı ve Yaşam Döngüsü
Nemanja Radojkovic
Senior Machine Learning Engineer
Bu dersin odağı: ML model arızası
Etiket == Eğitim setindeki hedef değişken değeri
Etiket kalitesi == etiketin gerçeğe yakınlığı


Manuel etiketleme karmaşık, uzun ve hataya açık
İyi etiketleme araçları kullanın!

Örnek: Görüntü sınıflandırıcıları için görsel etiketleme aracı




Çok faydalı: Metadata deposu (MLflow Tracking vb.)
Her durumda: MLOps modeli en hızlı ve verimli şekilde sürdürmemize yardım eder
MLOps Dağıtımı ve Yaşam Döngüsü