MLOps: data pipelines, feature stores, monitoring, A/B

Kurs haqida

Kurs production'da ML-tizimlar bilan ishlashning muhandislik madaniyatini shakllantiradi. Talabalar xom ma'lumotlardan jonli servisgacha bo'lgan to'liq siklni o'rganadilar: ETL, feature stores, model registry, ML uchun CI/CD, A/B-testing va ma'lumotlar drift monitoringi. Kurs Amaliyot 2 bilan chambarchas bog'liq va 3-semestrdagi jamoaviy industrial loyiha uchun zarur instrumentariyni beradi.

Nimalarni o'rganasiz

✓Xom ma'lumotlardan deploy qilingan modelgacha takrorlanuvchan ML pipeline qurish

✓Training/serving parity kafolati bilan feature store sozlash

✓Ma'lumotlar va modellarni avtomatik validatsiya qilish bilan ML loyihasi uchun CI/CD amalga oshirish

✓ML komponenti uchun to'g'ri statistik dizayn bilan A/B-test o'tkazish

✓Drift monitoringi va model degradatsiyasi haqida avtomatik alertlarni sozlash

Asosiy mavzular

•Data pipelines: Airflow, dbt, batch vs streaming (Kafka, Flink)

•Feature stores: offline/online ajratish, time-travel, backfilling

•Experiment tracking: MLflow, W&B; model registry va versiyalash

•Training/serving parity va distribution shift

•Konteynerizatsiya va orkestratsiya: ML uchun Docker, Kubernetes

•ML uchun CI/CD: modellarni testlash, ma'lumotlar sxemalarini validatsiya qilish, shadow deployment

•A/B-testing va canary releases

•Production'da ma'lumotlar drifti va sifat degradatsiyasi monitoringi

•Cost optimization: spot instances, inference caching, batching

Ushbu tavsif avtomatik tarzda yaratilgan va hali o'qituvchi tomonidan tekshirilmagan — bu muhokama uchun qoralama.

Kurs haqida

Nimalarni o'rganasiz

Asosiy mavzular

Fikr-mulohaza