MLOps Nedir? Makine Öğrenmesi Sistemleri Nasıl Tasarlanır, Yürütülür, Otomatize Edilir?

Otostopçunun Yapay Zeka Rehberi'nin bu bölümünde, DevOps’un yeteneklerini alıp makine öğrenmesi projelerinin canlı ortama kesintisiz ve güvenilir geçişini sağlayan MLOps projelerini, araçlarını, süreçlerini ele alıyoruz. Hem teorik altyapıyı hem de Netflix, Uber, American Express gibi öncü şirketlerin başarı hikâyelerini anlatıyoruz, MLOps’un veri ve model yaşam döngüsüne nasıl etki ettiğini incelemeye çalışıyoruz.Kaynaklar:Websitem: https://fbildirici.github.ioThe Phoenix Project by Gene Kim, Kevin Behr & George Spafford: https://itrevolution.com/book/the-phoenix-project/Continuous Delivery by Jez Humble & David Farley: https://martinfowler.com/books/continuousDelivery.htmlHidden Technical Debt in Machine Learning Systems (Sculley et al., 2015https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2015/file/86df7dcfd896fcaf2674f757a2463eba-Paper.pdfMLOPS Uygulamaları Hakkında: https://www.datacamp.com/blog/mlops-best-practices-and-how-to-apply-themMLOps Araç Seti Hakkında:https://github.com/kelvins/awesome-mlopsGoogle Cloud Blog: https://cloud.google.com/architecture/mlops-continuous-delivery-and-automation-pipelines-in-machine-learningUber'in Use Casei: https://www.uber.com/en-TR/blog/continuous-integration-deployment-ml/ML Flow Araç Seti ve Yetenekleri:https://mlflow.org/docs/latest/index.html