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Apprendimento automatico in produzione in Python

Aggiornato 01/2025
Eleva le tue competenze di apprendimento automatico a livello di produzione con questo percorso di competenze mirato.
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Descrizione del programma

Apprendimento automatico in produzione in Python

Eleva le tue competenze di apprendimento automatico a livello di produzione con questo percorso di competenze mirato. Pensato per (aspiranti) scienziati dei dati e ingegneri dell'apprendimento automatico, questo corso offre un percorso semplificato per padroneggiare l'implementazione e la manutenzione dei modelli di apprendimento automatico.Approfondisci i fondamenti di MLOps, comprese le strategie per una gestione efficiente del ciclo di vita dei modelli. Immergiti in MLflow per padroneggiare in modo interattivo la distribuzione e il monitoraggio dei modelli di apprendimento automatico con uno degli strumenti MLOps più popolari e applica le competenze apprese in un progetto pratico.La traccia migliora ulteriormente la tua capacità di mantenere e monitorare i modelli implementati, assicurandoti che continuino a funzionare in modo ottimale in un panorama di dati in continua evoluzione. Scoprirai anche i vantaggi pratici del versionamento dei dati utilizzando il Data Version Control (DVC) per gestire e versionare efficacemente i tuoi progetti di machine learning.Al termine di questo percorso di competenze, sarai esperto nell'implementazione, nel monitoraggio e nella gestione di modelli di apprendimento automatico, preparandoti a implementare con successo applicazioni di ML in qualsiasi organizzazione.

Prerequisiti

Nessun prerequisito richiesto per questo programma

  • Course

    1

    MLOps Concepts

    Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

  • Course

    2

    Introduction to MLflow

    Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

  • Project

    bonus

    Predicting Temperature in London

    Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!

  • Course

    4

    Monitoring Machine Learning Concepts

    Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

Apprendimento automatico in produzione in Python
5 Corsi
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