Bulutta çalışan modellerin kararlarını açıklayabilir kılın
Eğitim, bulutta dağıtılan makine öğrenmesi modellerinin kararlarını operasyon ekipleri için açıklanabilir kılmayı anlatır. Global ve lokal açıklama, SHAP ve LIME, özellik önemi grafikleri, Vertex AI Explainable AI, SageMaker Clarify ve Azure Responsible AI pa…
Bulutta dağıtılan modeller ve operasyon kararları için açıklanabilirlik teknikleri, SHAP/LIME, izleme ve yönetişim süreçlerini kapsayan program
Eğitim, bulutta dağıtılan makine öğrenmesi modellerinin kararlarını operasyon ekipleri için açıklanabilir kılmayı anlatır. Global ve lokal açıklama, SHAP ve LIME, özellik önemi grafikleri, Vertex AI Explainable AI, SageMaker Clarify ve Azure Responsible AI panosu, model ve veri sapması (drift) izleme, denetim kayıtları ve açıklanabilirliğin CloudOps süreçlerine entegrasyonu uygulanır.
2 Gün. Her gün dört modül; her modülde altı konu başlığı, örnek senaryo ve uygulamalı çalışma yer alır.
Orta Seviye — Bulutta dağıtılan modeller ve operasyon kararları için açıklanabilirlik teknikleri, SHAP/LIME, izleme ve yönetişim süreçlerini kapsayan program
Bulut ML servislerinde örnek bir sınıflandırma modeli üzerinde açıklama üretme, izleme ve raporlama laboratuvarları yapılır.
Explainability for Cloud Deployments: Applying Explainability in CloudOps konularının tamamı örnek senaryolar ve laboratuvar çalışmalarıyla pekiştirilir; her modül somut bir çıktıyla biter.
Açıklanabilirlik Temelleri ile CloudOps Yönetişimi arasındaki akış, gerçek proje ihtiyaçlarına göre sıralanmıştır.
Eğitim sonunda permutation importance gibi günlük işlerde kullanacağınız yöntem ve kontrol listeleri elinizde olur.
Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri
Python ile temel sınıflandırma modeli kurmuş olmak gerekir.
Bir bulut sağlayıcının ML servisini kullanmış olmak faydalıdır.
Tarayıcı destekli bir bilgisayar, kararlı internet bağlantısı ve laboratuvar için hesap/erişim bilgileri yeterlidir; kurulum eğitimin başında yönlendirilir.
Explainability for Cloud Deployments: Applying Explainability in CloudOps alanında kendi ortamınızdan bir örnek vakayı eğitime getirmek öğrenmeyi hızlandırır.
Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.
Program sonunda katılımcılar:
Yorumlanabilirlik ile açıklanabilirlik farkı ve Kara kutu ve cam kutu modeller başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Global ve lokal açıklama konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
Permutation importance ve Partial Dependence Plot (PDP) başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, ICE grafikleri konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
Shapley değerleri mantığı ve TreeExplainer ve KernelExplainer başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Summary, waterfall ve force grafikleri konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
LIME yerel vekil model ve Tabular ve metin için LIME başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Karşıolgusal (counterfactual) örnekler konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
SageMaker Clarify ile açıklama işi ve Vertex AI Explainable AI özellik atıfları başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Azure ML Responsible AI panosu konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
Veri sapması ve kavram sapması ve PSI ve KS testleri başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Model Monitor ve Vertex Model Monitoring konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
Adalet metrikleri: demographic parity, equal opportunity ve Korunan özellik analizi başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Önyargı tespiti ve azaltma teknikleri konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
Model kayıt defteri ve sürümleme ve Denetim izi ve karar kayıtları başlıklarını laboratuvar ortamında uygulayabilir, Onay iş akışı ve MLOps hattı konusunda çalışır çözüm üretebilirsiniz.
Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.
Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.
vCloud Air eğitimi: Dedicated ve Virtual Private Cloud, sanal veri merkezi, Edge Gateway, VPN, vCloud Connector ile taşıma ve DRaaS çözümleri.
Detayları Gör →
Bulut bilişim kavramları eğitimi: NIST tanımı, sanallaştırma, IaaS/PaaS/SaaS, depolama, ağ, güvenlik, fiyatlandırma ve 6R geçiş stratejisi.
Detayları Gör →
Bulut operasyonlarını destekleme eğitimi: izleme, olay yönetimi, yama, yedekleme, kapasite, SLA takibi, runbook ve operasyon otomasyonu.
Detayları Gör →
Red Hat Ceph Storage CL260 konu başlıklı eğitim: cephadm dağıtımı, CRUSH, RBD, CephFS, RGW, performans ayarı, arıza yönetimi ve mirroring.
Detayları Gör →
Bulut sistem yama ve bakım eğitimi: CVSS, Patch Manager, Azure Update Manager, WSUS, dnf/apt, bakım pencereleri, değişmez imaj ve uyum raporlaması.
Detayları Gör →