Skip to content

Loading...

Hero Background
İleri Seviye5 Gün

MLOps – İleri Seviye Eğitimi | Ölçeklenebilir Üretim, Canary/A-B, Drift İzleme, Otomatik Retraining ve Kurumsal Güvenlik

Kurumsal ölçekte ileri MLOps: drift izleme, A/B & canary deployment, gelişmiş CI/CD, gerçek zamanlı veri akışları, otomatik retraining, güvenlik ve performans optimizasyonu.

Hemen Kaydol

Eğitim Hakkında

İleri seviye MLOps eğitimi, makine öğrenimi modellerinin üretime alımından, gerçek zamanlı izleme, otomatik güncellemeler, ölçeklenebilirlik, güvenlik ve performans optimizasyonuna kadar tüm yaşam döngüsünü kapsamlı bir biçimde yönetmeye yönelik stratejileri ve uygulamaları derinlemesine ele alır. Bu eğitim, kurumsal düzeyde karmaşık MLOps altyapılarının tasarımı ve yönetimi için gerekli ileri düzey kavramları ve teknikleri katılımcılara kazandırmayı hedefler.

Eğitim Metodolojisi

Kurumsal mimari odağı: yalnızca “araç kullanımı” değil, büyük ölçekte tasarım kararları ve trade-off’lar

Risk kontrollü release: A/B, canary ve rollback stratejileriyle sürüm geçişlerinin güvenli yönetimi

Otomasyon ve gözlemlenebilirlik: pipeline izleme, log analizi, uyarı ve otomatik müdahale senaryoları

Gerçek zamanlı veri & ölçek: streaming + dağıtık sistemler + yük dengeleme ile operasyonel dayanıklılık

Güvenlik/uyumluluk by design: şifreleme, erişim kontrolü, adversarial riskler, GDPR/HIPAA ve etik çerçeve

Atölye ve vaka çalışmaları: kurumsal örnekler, grup simülasyonları ve katılımcı projeleri üzerinden tartışma

Kimler İçindir?

Üretimde çalışan modellerin performansını ve güvenliğini optimize etmek isteyen deneyimli veri bilimcileri / ML mühendisleri / DevOps uzmanları
Kurumsal ölçekte MLOps altyapısını tasarlayan/yöneten sistem mühendisleri ve platform ekipleri
Kritik ML sistemlerinde ölçeklenebilirlik, maliyet ve risk yönetimi sorumluluğu olan IT yöneticileri
Gelişmiş izleme, otomasyon, deployment ve retraining süreçlerinde uzmanlaşmak isteyen profesyoneller
Büyük ölçekli ML projelerinde teknik liderlik yapan teknoloji liderleri

Neden Bu Eğitim?

1

Stratejik model yönetimi: karmaşık yaşam döngüsü, otomatik güncellemeler ve drift izlemeyi optimize etmek

2

Gerçek zamanlı izleme ve müdahale: üretimde performansı sürekli kontrol edip otomatik aksiyon mekanizmaları kurmak

3

Ölçeklenebilirlik ve güvenlik: yüksek trafik/büyük veri akışlarını karşılayacak altyapı tasarımını güçlendirmek

4

İleri otomasyon: A/B, canary, rollback ve otomatik retraining süreçleriyle release hızını artırırken riski düşürmek

5

Kurumsal uygulama: endüstride kullanılan ileri pratiklerle sürdürülebilirlik ve verimliliği artırmak

Kazanımlar

İleri seviye MLOps kavramlarıyla kurumsal yaşam döngüsünü stratejik biçimde yönetme
Drift izleme + performans düşüşü tespiti ile otomatik retraining politikaları kurgulama
A/B testleri ve canary deployment ile sürüm riskini kontrollü azaltma
Kafka/Spark Streaming gibi gerçek zamanlı veri akışlarını MLOps süreçlerine entegre etme
Docker/Kubernetes ile ölçeklenebilir servisleme; dağıtık sistemlerde yük dengeleme ve HA tasarımı
Gelişmiş CI/CD pipeline’ları + otomatik test/validasyon + rollback stratejileriyle güvenli release
Prometheus/Grafana ile izleme, log analizi ve anomali tespiti; operasyonel performans optimizasyonu
Veri/model güvenliği, uyumluluk ve etik (bias) gereksinimlerini üretime entegre etme
Risk yönetimi ve acil durum planlarıyla (incident response) üretim dayanıklılığı geliştirme

Gereksinimler

ML yaşam döngüsü ve modelleme temelleri (metrikler, train/test, üretim riskleri)
Python’da rahat okuryazarlık + API/servis mantığına temel aşinalık
Git kullanımında temel pratik (branch/merge, PR kültürü faydalıdır)
Docker/Kubernetes temeli avantajdır; ileri pratikler eğitimde sistematikleştirilir
Streaming bilgisi şart değil; Kafka/Spark Streaming entegrasyonu mimari desenler üzerinden işlenir

Eğitim Müfredatı

1.1 İleri Seviye MLOps’un Kapsamı

1.1.1 “Temel süreçler”den “kurumsal platform”a geçiş

1.1.2 Uçtan uca yaşam döngüsünde kritik kırılma noktaları

1.1.3 Üretimde ML başarısının ölçütleri: kalite, hız, maliyet, risk

1.2 MLOps Olgunluk (Maturity) Yaklaşımı

1.2.1 Olgunluk seviyeleri ve hedef durum tasarımı

1.2.2 Merkezi platform vs ürün ekipleri: sorumluluk sınırları

1.2.3 “Platform as a Product” ve iç müşteri deneyimi

1.3 SRE + FinOps Perspektifi (ML Sistemleri İçin)

1.3.1 SLI/SLO tanımı: model servisleri için ölçülebilir hedefler

1.3.2 Hata bütçesi (error budget) ile yayın kararları

1.3.3 Maliyet görünürlüğü: bir tahminin maliyeti (cost per inference)

Eğitmen

Şükrü Yusuf Kaya

Şükrü Yusuf Kaya

AI Danışmanı & Eğitmen

Şükrü Yusuf KAYA, yapay zeka teknolojilerinin küresel iş ortamına entegrasyonuna liderlik eden, uluslararası deneyime sahip bir Yapay Zeka Danışmanı ve Teknoloji Stratejistidir. 6 farklı ülkeye yayılan operasyonlarıyla, teknolojinin teorik sınırları ile pratik iş ihtiyaçları arasındaki boşluğu dolduruyor; bankacılık, e-ticaret, perakende ve lojistik gibi veri açısından kritik sektörlerdeki uçtan uca yapay zeka projelerini yönetiyor. Teknik uzmanlığını özellikle Üretken Yapay Zeka ve Büyük Dil Modelleri (LLM) konusunda derinleştiren KAYA, kuruluşların kısa vadeli çözümlere güvenmek yerine geleceği şekillendiren mimariler inşa etmelerini sağlıyor. Karmaşık algoritmaları ve gelişmiş sistemleri, kurumsal büyüme hedefleri doğrultusunda somut iş değerine dönüştürme konusundaki vizyoner yaklaşımı, onu sektörde aranan bir çözüm ortağı olarak konumlandırmıştır. Danışmanlık ve proje yönetimi kariyerinin yanı sıra eğitmenlik rolüyle de öne çıkan Şükrü Yusuf KAYA, "Yapay zekayı herkes için erişilebilir ve uygulanabilir kılmak" mottosuyla hareket ediyor. Teknik ekiplerden C düzeyindeki yöneticilere kadar geniş bir profesyonel yelpazesi için tasarlanan kapsamlı eğitim programları aracılığıyla, kurumsal yapay zeka okuryazarlığını artırmaya ve sürdürülebilir bir teknolojik dönüşüm kültürü oluşturmaya öncelik veriyor.

Sıkça Sorulan Sorular