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生産現場での機械学習 Pythonで

更新日 2026/03
この集中的なスキル トラックで、機械学習のスキルを実稼働レベルまで引き上げましょう。
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Python機械学習19時間4,214

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トラック概要

生産現場での機械学習 Pythonで

この集中的なスキル トラックで、機械学習のスキルを実稼働レベルまで引き上げましょう。このコースは、(志望の)データ サイエンティストや機械学習エンジニア向けに設計されており、機械学習モデルの導入と保守を習得するための合理的な道筋を提供します。効率的なモデル ライフサイクル管理の戦略など、MLOps の基礎について詳しく説明します。MLflow を詳しく学習して、最も人気のある MLOps ツールの 1 つを使用して機械学習モデルの展開と追跡をインタラクティブに習得し、習得したスキルを実践的なプロジェクトに適用します。このコースでは、展開されたモデルを維持および監視する能力がさらに強化され、進化するデータ環境の中でモデルが最適なパフォーマンスを維持し続けることが保証されます。また、データ バージョン管理 (DVC) を使用してデータのバージョン管理を行い、機械学習プロジェクトを効果的に管理およびバージョン管理することの実際的な利点についても説明します。このスキルトラックを修了すると、機械学習モデルの導入、監視、管理に習熟し、あらゆる組織で ML アプリケーションを正常に実装できるようになります。

前提条件

このトラックに前提条件はありません
  • Course

    1

    MLOpsの概念

    MLOpsが、ローカルのノートブック上の機械学習モデルを、実際のビジネス価値を生み出す本番環境で稼働するモデルへと進化させる方法をご覧ください。

  • Course

    MLflowで機械学習アプリ開発の複雑さを簡素化する方法を学びます。MLflow Tracking、Projects、Models、Model Registryを探究します。

  • Project

    ボーナス

    Predicting Temperature in London

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

生産現場での機械学習 Pythonで
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