Dopo aver seguito questi corsi, mi sento sicuro nel creare visualizzazioni e dashboard professionali
Shoebur RahmanSpecialista degli acquisti, Giz Bangladesh
Descrizione 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
Programma
Struttura del corso
1
Introduzione a MLOps
Nel primo capitolo introdurremo MLOps e perché è necessario per le aziende che vogliono progettare, sviluppare e gestire simultaneamente più applicazioni di machine learning. Imparerai gli elementi principali di MLOps, come scalabilità e automazione, i suoi vantaggi e perché MLOps rimane comunque impegnativo. Vedrai anche cosa serve per avviare il percorso MLOps sia dal punto di vista tecnologico sia manageriale.
- Che cos'è l'MLOps?50 XP
- MLOps: un insieme di pratiche per ...50 XP
- Quali sono le caratteristiche di MLOps?100 XP
- Le ragioni di business per l’MLOps50 XP
- Ambiti rilevanti per MLOps50 XP
- Come investire in MLOps50 XP
- Perché investire in MLOps100 XP
- Gettare le basi per l'MLOps50 XP
- Membri del team MLOps50 XP
- Prerequisiti di MLOps100 XP
- Elementi di MLOps100 XP
2
Il ciclo di vita di MLOps
Nel secondo capitolo, scoprirai l’intero ciclo di vita di MLOps: dalla progettazione allo sviluppo, al deployment e alle operazioni. Capirai perché il monitoraggio è essenziale per applicazioni di machine learning produttive e perché è necessario riaddestrare regolarmente i modelli di machine learning.
3
MLOps: dalla teoria alla pratica
Nel terzo capitolo passerai dalla teoria alla pratica e scoprirai le principali sfide e i rischi nel mettere in produzione modelli di machine learning. Imparerai anche come operano con successo i team MLOps e cosa può fare il management per favorire uno scaling efficace del machine learning.
4
MLOps sul campo
L’ultimo capitolo mostrerà come avviare con successo il percorso MLOps della tua azienda illustrando le best practice e gli errori da evitare. Infine, esaminerai i diversi livelli di maturità MLOps e concluderai il corso con un caso di studio reale su come progettare, sviluppare e gestire un’applicazione di machine learning per processi produttivi critici.
R
MLOps per il business
Corso
completato
