ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
MLOps उन अभ्यासों का समूह है, जिन्हें आपको मशीन लर्निंग मॉडल्स को प्रोडक्शन में तैनात करने और बनाए रखने में मदद करने के लिए विकसित किया गया है। आजकल, उद्योग और अनुसंधान में, MLOps सुर्खियों में है, क्योंकि यह सुनिश्चित करने का एक तरीका है कि ML सिस्टम मूल्य प्रदान करें।
MLOps में पूर्ण स्वचालन की खोज करें
इस पाठ्यक्रम में, आप सीखेंगे कि समय के साथ मूल्य प्रदान करने वाले ML सिस्टम्स को तैनात करने के लिए MLOps में ऑटोमेशन का उपयोग कैसे करें। आप सीखेंगे कि छिपा हुआ तकनीकी ऋण ML सिस्टमों और उनके द्वारा उत्पन्न मूल्य को कैसे प्रभावित करता है। आप यह भी समझेंगे कि ML जीवनचक्र के चरणों को स्वचालित और सुव्यवस्थित करने से ML सिस्टमों के संचालन और स्केलिंग में कैसे मदद मिल सकती है।MLOps आर्किटेक्चर के बारे में जानें
आप व्यावहारिक और इंटरैक्टिव अभ्यासों का उपयोग करके MLOps आर्किटेक्चर के घटकों के बारे में सीखेंगे और यह भी जानेंगे कि ML सिस्टम्स के पूर्ण स्वचालन को सक्षम करने के लिए ये क्यों आवश्यक हैं।CI/CD/CM/CT MLOps तकनीकों का अन्वेषण करें
जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप सीखेंगे कि स्वचालित CI/CD, Continuous Monitoring (CM) और Continuous Training (CT) के साथ मिलकर, आपके ML deployments में technical debt से बचने के लिए प्रमुख तकनीकें कैसे हैं।डिप्लॉयमेंट रणनीतियों में ऑटोमेशन को समझें
पाठ्यक्रम के अंत तक, आप समझ जाएंगे कि MLOps के साथ स्वचालन कैसे आपके ML सिस्टम्स को वास्तविक दुनिया में तैनात करने के तरीके को बेहतर बना सकता है, जिससे आपकी तैनातियों को मजबूती और स्केलेबिलिटी मिलती है।सीखना शुरू करें, इस अत्यधिक मांग वाले क्षेत्र में ज्ञान प्राप्त करें, और जानें कि MLOps सिस्टम डिज़ाइन करते समय ऑटोमेशन को कैसे लागू किया जाए।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
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परिचय: फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps
इस पहले अध्याय में, हम औद्योगिक सेटिंग में MLOps के उपयोग की प्रेरणा देते हैं. आप सीखेंगे कि व्यवसायों में वैल्यू जनरेशन को सपोर्ट करने में इसकी क्या अहमियत है. आप ML के चरणों का पुनरावलोकन भी करेंगे और देखेंगे कि MLOps इन्हें कैसे बेहतर बनाता है. अध्याय के अंत में, आप फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps सिस्टम के लिए एक रेफरेंस आर्किटेक्चर को देखेंगे. फिर आप इसी आर्किटेक्चर का उपयोग करके किसी भी MLOps सिस्टम के महत्वपूर्ण कंपोनेंट्स और इस कोर्स के बाकी हिस्सों के लिए शुरुआती आधार का अन्वेषण करेंगे.
- फुली ऑटोमेटेड MLOps का परिचय50 XP
- छिपा तकनीकी कर्ज़ चुकाना ही होगा50 XP
- ML में छिपा टेक डेब्ट अलग क्यों है100 XP
- MLOps लाइफसाइकल के चरण50 XP
- फुली ऑटोमेटेड MLOps50 XP
- ऑटोमेट करें या न करें...50 XP
- स्केल के लिए निर्माण100 XP
- रेफरेंस आर्किटेक्चर: फुली ऑटोमेटेड MLOps50 XP
- IT और MLOps में रेफरेंस आर्किटेक्चर50 XP
- MLOps आर्किटेक्चर के कम्पोनेंट्स100 XP
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फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps आर्किटेक्चर
इस अध्याय में, आप फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps सिस्टम के अहम कंपोनेंट्स की अपनी खोज को जारी रखेंगे. पहले, आप MLOps में orchestration के महत्व की जाँच करेंगे और समझेंगे कि यह ML पाइपलाइनों की दक्षता और स्केलेबिलिटी सुनिश्चित करने में कैसे मदद करता है. इसके बाद, आप MLOps में अलग-अलग डिप्लॉयमेंट स्ट्रैटेजीज़ की जाँच करेंगे और सीखेंगे कि अपने सिस्टम के लिए सही स्ट्रैटेजी कैसे चुनें. अंत में, आप CI/CD/CT/CM के बारे में सीखेंगे और समझेंगे कि यह orchestration और best practices को कैसे पूरक करता है ताकि MLOps सिस्टम्स में full automation हासिल किया जा सके. इन पाठों के साथ, आप एक ऐसा फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps सिस्टम बनाने के लिए बेहतर रूप से तैयार होंगे जो दक्ष, सटीक, और भरोसेमंद हो.
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ऑटोमेशन पैटर्न्स
इस अध्याय में, आप ऑटोमेशन की रोचक दुनिया में गहराई से जाएँगे और अधिक resilient और efficient ML सिस्टम्स डिजाइन करना सीखेंगे. आप शुरुआत करेंगे MLOps सिस्टम्स में ऑटोमेशन की बुनियाद समझने से, और फिर design patterns और fail-safe mechanisms की ताकत को खोजेंगे. आप यह भी सीखेंगे कि MLOps सिस्टम्स में automated testing कैसे लागू करें और हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग का उपयोग करके अपने मॉडल्स और वर्कफ़्लोज़ को कैसे optimize करें. इस अध्याय के अंत तक, आपके पास ऐसे फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps सिस्टम्स बनाने और प्रबंधित करने की स्किल और ज्ञान होगा जो दोनों ही efficient और reliable हों.
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MLOps डिप्लॉयमेंट्स में ऑटोमेशन
इस अंतिम अध्याय में, आप एक ऑटोमेटेड MLOps आर्किटेक्चर के महत्वपूर्ण कंपोनेंट्स में गहराई से उतरेंगे. automated experiment tracking और model registry को समझने से लेकर feature store की खोज और metadata store की भूमिका तक, यह अध्याय आपको फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps सिस्टम की बारीकियों की समग्र समझ देने के लिए तैयार किया गया है. चाहे आप अनुभवी ML प्रैक्टिशनर हों या अभी शुरुआत कर रहे हों, यह अध्याय आपको ऑटोमेटेड MLOps वर्कफ़्लोज़ डिजाइन करने के लिए ज़रूरी ज्ञान और स्किल प्रदान करेगा.
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फ़ुली ऑटोमेटेड MLOps
कोर्स
पूर्ण
