Adminisztratív információk
| Cím | Adatarchitektúra |
| Időtartam | 60 |
| Modul | B |
| Lecke típusa | Bemutató |
| Fókusz | Gyakorlati – Szervezeti MI |
| Téma | Adatarchitektúra |
Kulcsszó
Adatarchitektúra,Machine Learning csővezeték,MLOps,
Tanulási célok
- Ismerje meg a gépi tanulási rendszer architektúráinak alapjait
- Ahhoz, hogy tudja, hogyan kell tervezni és automatizálni egy Machine Learning csővezetéket
- Néhány ML gyártóvezeték alapvető szempontjainak megismerése
- Ahhoz, hogy tudja, hogyan kell konfigurálni egy ML gyártási csővezetéket a felhőben
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Egy sem.
Kötelező a diákok számára
- Adatelemzési folyamat
- Gépi tanulási modellek
Választható diákok számára
- DevOps
- CI/CD
Referenciák és háttér a diákok számára
Egy sem.
Ajánlott tanároknak
- Google felhőarchitktúra
- Bakshi, K. (2012, március). A nagy adathalmazokkal kapcsolatos megfontolások: Építészet és megközelítés. 2012-ben IEEE repülőgép- és űrkutatási konferencia (1–7. o.). IEEE.
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Lefedendő témák
- Bevezetés az adatarchitektúrába
- MLOps
- Gépi tanulási csővezeték tervezése és automatizálása
- Gépi tanulási rendszer architektúrája a gyártásban
- Az ML csővezeték hangszerelése.
- A folyamatos integráció konfigurálása
- Folyamatos szállítás CI/CD rendszer az ML csővezetékhez a Felhő segítségével.
Vázlat
| Időtartam (perc) | Leírás | Fogalmak | Tevékenység | Anyag |
|---|---|---|---|---|
| 5 | MLOps | Ml rendszer, ML csővezeték, DevOps, Folyamatos integráció, folyamatos szállítás, folyamatos tesztelés |
Előadás | Külső csúszkák |
| 10 | Gépi tanulási csővezeték tervezése és automatizálása | CI/CD csővezeték, CT csővezeték | Előadás | Külső csúszkák |
| 20 | Gépi tanulási rendszer architektúrája a gyártásban | Adathitelesítés, Előfeldolgozás, Modellfejlesztés, Modellelemzés, Model Deployment, TFX |
Előadás | Külső csúszkák |
| 10 | Az ML csővezeték hangszerelése | Zenekar, Kubeflow | Előadás | Külső csúszkák |
| 15 | Folyamatos integráció/folyamatos szállítás CI/CD rendszer konfigurálása az ML csővezetékhez a Felhő segítségével | Ml csővezeték a felhőben | Példa futtatása | Online oktatóanyagok |
Visszaigazolások
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.