MLOps: Makine Öğrenmesi Modellerinin Yaşam Döngüsü Yönetimi

MLOps: Model Yaşam Döngüsü Yönetimi

Bir ML modelini geliştirmek, buzdağının görünen kısmı. Asıl zorluk, üretime almak ve sürdürmek.

## MLOps Nedir?

MLOps, DevOps prensiplerinin makine öğrenmesi projelerine uyarlanmasıdır.

## ML Yaşam Döngüsü

1. Veri Toplama & Hazırlama
2. Feature Engineering
3. Model Eğitimi
4. Model Değerlendirme
5. Model Deployment
6. Monitoring
7. Retraining

## MLOps Araçları

### Experiment Tracking
- MLflow
- Weights & Biases
- Neptune.ai
- Comet ML

### Feature Store
- Feast
- Tecton
- Hopsworks

### Model Registry
- MLflow Model Registry
- AWS SageMaker Model Registry
- Azure ML Model Registry

### Pipeline Orchestration
- Kubeflow
- Apache Airflow
- Prefect
- Dagster

### Model Serving
- TensorFlow Serving
- TorchServe
- Seldon Core
- BentoML

## Model Monitoring

### Data Drift
Giriş verilerinin dağılımındaki değişim.

### Concept Drift
Model ile gerçek dünya ilişkisindeki değişim.

### Model Decay
Zaman içinde performans düşüşü.

## Best Practices

1. Versiyon Her Şeyi: Veri, kod, model, config
2. Otomatik Test: Unit, integration, model validation
3. Canary Deployment: Yeni modeli kademeli yayınlayın
4. A/B Testing: Modelleri karşılaştırın
5. Alerting: Anomalilerde bildirim alın

## Sonuç

MLOps olmadan, ML projeleri "notebook'ta çalışıyor" aşamasında kalır. Production-ready AI için MLOps şart.