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कोर्स

MLOps Concepts

इंटरमीडिएट2 घंटे

जानें कि MLOps कैसे मशीन लर्निंग मॉडल्स को लोकल नोटबुक्स से प्रोडक्शन में काम करने वाले मॉडल्स तक ले जाता है, जो वास्तविक व्यावसायिक मूल्य उत्पन्न करते हैं।

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कोर्स विवरण

मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOps) के बारे में जानें

किसी भी डेटा वैज्ञानिक, इंजीनियर, या लीडर के लिए मशीन लर्निंग मॉडल्स को एक लोकल नोटबुक से प्रोडक्शन में चलने वाले मॉडल तक ले जाने हेतु MLOps अवधारणाओं को समझना आवश्यक है।

इस पाठ्यक्रम में, आप जानेंगे कि MLOps क्या है, MLOps प्रक्रियाओं के विभिन्न चरणों को समझेंगे, और MLOps परिपक्वता के विभिन्न स्तरों की पहचान करेंगे। आवश्यक MLOps अवधारणाओं के बारे में जानने के बाद, आप मशीन लर्निंग को निरंतर, विश्वसनीय और कुशलतापूर्वक लागू करने की अपनी यात्रा के लिए अच्छी तरह तैयार होंगे।

जानें कि मशीन लर्निंग को कैसे स्केल और ऑटोमेट किया जा सकता है

हम अपने मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स को न्यूनतम समय और संसाधनों का उपयोग करके कैसे स्केल कर सकते हैं? और हम अपनी प्रक्रियाओं को स्वचालित कैसे कर सकते हैं ताकि मैनुअल हस्तक्षेप की आवश्यकता कम हो और मॉडल प्रदर्शन में सुधार हो? ये वे मूलभूत मशीन लर्निंग प्रश्न हैं जिनके उत्तर MLOps देता है।

इस MLOps पाठ्यक्रम में, आप MLOps की मूल बातें समझने से शुरुआत करेंगे, जिसमें मुख्य विशेषताओं और संबंधित भूमिकाओं पर ध्यान दिया जाएगा। इसके बाद, आप मशीन लर्निंग जीवनचक्र के विभिन्न चरणों को अधिक विस्तार से समझेंगे।

जैसे-जैसे आप आगे बढ़ेंगे, आप सिस्टम और टूल्स के बारे में भी सीखेंगे, ताकि मशीन लर्निंग संचालन को बेहतर तरीके से स्केल और ऑटोमेट किया जा सके, जिसमें फीचर स्टोर्स, एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग, CI/CD पाइपलाइन्स, माइक्रोसर्विसेज़ और कंटेनराइज़ेशन शामिल हैं। आप MLOps की प्रमुख अवधारणाओं का अन्वेषण करेंगे, जिससे आपको उनके अनुप्रयोगों की अधिक मजबूत समझ मिलेगी।

पूर्वापेक्षाएँ

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

1

MLOps परिचय

सबसे पहले, आप MLOps की मुख्य विशेषताओं के बारे में सीखेंगे। आप मशीन लर्निंग लाइफ़साइकल, उसके चरणों, और MLOps प्रक्रियाओं से जुड़ी भूमिकाओं का अन्वेषण करेंगे.
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3

प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग की डिप्लॉयमेंट

4

प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग का मेंटेनेंस

अंत में, आप प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग के मेंटेनेंस के बारे में सीखेंगे, जिनमें सांख्यिकीय और कम्प्यूटेशनल मॉनिटरिंग, रिट्रेनिंग, MLOps मैच्योरिटी के अलग-अलग लेवल, और ऐसे टूल्स शामिल हैं जो मशीन लर्निंग लाइफ़साइकल में प्रक्रियाओं को सरल बनाते हैं.
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