Corso
MLOps per il business
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Prova DataCamp for BusinessDescrizione del corso
Scopri MLOps per le aziende
Scopri i concetti e le pratiche fondamentali di MLOps, un insieme di strumenti e tecniche emergenti per automatizzare e scalare le applicazioni di machine learning. Prima, sviluppare modelli di machine learning era un lavoro manuale che richiedeva un sacco di tempo e la maggior parte dei modelli non arrivava mai alla fase di produzione. Con MLOps, le aziende possono facilmente scalare e automatizzare la progettazione, lo sviluppo e il funzionamento dei modelli di machine learning.Impara a usare le operazioni di machine learning nella tua azienda
Questo corso ti spiegherà cos'è MLOps e come puoi usarlo per diventare un'azienda che usa il machine learning in modo davvero maturo. Imparerai quali sono i requisiti per MLOps, gli strumenti, le tecniche e le persone coinvolte, e come evitare gli errori più comuni. Inizierai imparando i punti chiave del MLOps e perché è fondamentale per le aziende che vogliono progettare, sviluppare e gestire diverse app di machine learning.Scopri il ciclo di vita MLOps
Poi, scoprirai tutto il ciclo di vita di MLOps, dalla progettazione allo sviluppo, all'implementazione e alle operazioni. Nel capitolo 3 scoprirai le principali sfide e i rischi che si incontrano quando si usano modelli di machine learning nella pratica. Infine, vedrai le migliori pratiche e i casi di studio per implementare con successo MLOps nel mondo reale.Alla fine del corso, capirai bene come progettare, sviluppare e gestire app di machine learning su larga scala e potrai sfruttare al massimo l'impatto del machine learning sulla tua attività.Prerequisiti
Machine Learning for Business1
Introducing MLOps
The first chapter will introduce MLOps and why it is necessary for businesses that want to design, develop, and operate multiple machine learning applications simultaneously. You will learn about the main elements of MLOps, such as scaling and automation, its benefits, and why MLOps remain challenging. You will also explore what it takes to start the MLOps journey both from a technological and managerial perspective.
2
The MLOps Life Cycle
In the second chapter, you’ll learn about the entire MLOps life cycle from design to development, deployment, and operations. You’ll explore why monitoring is essential for productive machine learning applications and why we must regularly re-train machine learning models.
3
MLOps: From Theory to Practice
In the third chapter, you will move from theory to practice and discover the main challenges and risks of deploying machine learning models. You’ll also learn how MLOps teams successfully operate and what management can do to foster successful scaling machine learning.
4
MLOps in the wild
The final chapter will demonstrate how to successfully jumpstart your business's MLOps journey by discussing best practices and pitfalls to avoid. Finally, you’ll examine the different levels of MLOps maturity and conclude the course with a real-life case study about designing, developing, and operating a machine learning application for critical production processes.
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