Bizi tercih ettiğiniz için teşekkür ederiz. Ekip üyelerimiz en kısa sürede sizlerle iletişime geçecektir.
Rezervasyonunuzu gönderdiğiniz için teşekkür ederiz! Ekibimizden bir yetkili kısa süre içinde sizinle iletişime geçecektir.
Eğitim İçeriği
Giriş
Machine Learning Tarihi, Evrimi ve Trendleri
Machine Learning’da Big Data’un Rolü
Big Data’u Yönetmek İçin Altyapı
Davranışı Tahmin Etmek İçin Tarihi ve Gerçek Zamanlı Verilerin Kullanımı
Vaka Çalışması: Sektörler Arasında Machine Learning
Mevcut Uygulamaların ve Yeteneklerin Değerlendirilmesi
Machine Learning için Beceri Geliştirme
Machine Learning’yı Uygulamak İçin Araçlar
Bulut ve Yerinde Hizmetler
Veri Orta Katmanını Anlama
Data Mining’e Genel Bakış ve Analiz
Machine Learning ile Data Mining’in Birleştirilmesi
Vaka Çalışması: Kullanıcılara Kişiselleştirilmiş Deneyimler Sunmak İçin Intelligent Applications’nin Dağıtımı
Özet ve Sonuç
Kurs İçin Gerekli Önbilgiler
- Veritabanı kavramlarına ilişkin anlayış
- Yazılım uygulama geliştirme deneyimi
Hedef Kitle
- Geliştiriciler
7 Saat
Danışanlarımızın Yorumları (2)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Eğitim - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
