Gefeliciteerd!

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

Van experiment naar productie

  • Bepaal wanneer een ML-experiment klaar is voor productie
  • Herken oorzaken van technische schuld

Afbeelding: Een map met documenten en een codebestand op een computer

  • Schrijf goede documentatie en onderhoudbare code
  • Goede documentatie en onderhoudbare code verlagen technische schuld
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Zorg voor reproduceerbaarheid

  • Zorg voor reproduceerbaarheid in machine learning
  • Voer feature engineering uit om je pipeline te optimaliseren

fe boek

  • Ontwerp reproduceerbare experimenten
  • Implementeer data- en modelversiebeheer om wijzigingen te volgen
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

ML-modellen deployen

  • Package ML-modellen en omgevingen voor deployment in verschillende frameworks
  • Zorg dat ML-modellen opschalen voor grotere workloads

docker

  • Vier MLOps-principes: Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Training en Continuous Monitoring
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Testen + evalueren

  • Soorten tests: unit-, integratie- en smoke-tests

robots gebruiken data

  • Beoordeel modelbetrouwbaarheid voor nauwkeurige resultaten
  • Test modellen om issues te vinden en prestaties te verbeteren
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Ga door!

  • Pas het geleerde toe in een realistisch project
  • Borg reproduceerbaarheid, schaalbaarheid, betrouwbaarheid en monitor datadrift
  • Richt een experimentatiekader in voor A/B-testen
  • Retrain en update je model regelmatig om relevant en accuraat te blijven
  • Blijf leren en volg nieuwe ontwikkelingen in ML
  • Blijf je skills en expertise aanscherpen
Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Laten we oefenen!

Machine Learning-modellen ontwikkelen voor productie

Preparing Video For Download...