Felicitări!

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție

Sinan Ozdemir

Data Scientist, Entrepreneur, and Author

De la experiment la producție

• Identificați când un experiment ML este pregătit pentru producție
• Recunoașteți cauzele datoriei tehnice

• Scrieți documentație eficientă și cod ușor de întreținut
• Documentația eficientă și codul mentenabil reduc datoria tehnică

Asigurați reproductibilitatea

• Asigurați reproductibilitatea în machine learning
• Realizați ingineria caracteristicilor pentru a optimiza performanța pipeline-ului

• Proiectați experimente reproductibile
• Implementați versionarea datelor și a modelelor pentru a urmări modificările

Implementarea modelelor ML

• Împachetați modelele ML și mediile pentru implementare în diferite framework-uri
• Asigurați scalabilitatea modelelor ML pentru volume mai mari de lucru

• Patru principii MLOps: Integrare Continuă, Livrare Continuă, Antrenare Continuă și Monitorizare Continuă

Testare + Evaluare

• Tipuri de testare: teste unitare, teste de integrare, teste smoke

• Evaluați fiabilitatea modelului pentru a garanta rezultate precise
• Testați modelele pentru a identifica probleme și a îmbunătăți performanța

Continuați!

• Aplicați cunoștințele dobândite într-un proiect real
• Asigurați reproductibilitatea, scalabilitatea, fiabilitatea și monitorizați driftul datelor
• Configurați un framework de experimentare pentru testarea A/B a modelului
• Reantrenați și actualizați periodic modelul pentru a rămâne relevant și precis
• Continuați să învățați și să explorați noi evoluții în machine learning
• Continuați să vă îmbunătățiți competențele și expertiza

Să începem!

Dezvoltarea modelelor de Machine Learning pentru producție