トラックの説明

MLOpsの基礎

機械学習オペレーション (MLOps) の基礎を詳しく学び、機械学習モデルの製品化と監視の中心となる概念を学習してビジネス価値を高めましょう。このスキルトラックでは、ビジネス要件の収集から設計、開発、展開、運用、保守の各段階に至るまで、機械学習アプリケーションのライフサイクル全体をカバーします。このトラックには、データサイエンスの知識を実際の機械学習ソフトウェアの世界に拡張できるように設計された概念コースが含まれています。このコースを完了すると、MLOps の考え方が身につき、CI/CD や CM/CT、実験の追跡、モデルレジストリ、機能ストア、さまざまなデプロイメント戦略などの概念を深く理解できるようになります。さらに、データドリフトやモデルドリフトなど、本番環境で機械学習アプリケーションを運用する際の重要な要素についても理解できるようになります。

前提条件

このコースには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
2
本番環境向けのMachine Learningモデル開発
MLOps思考へ転換し、機械学習モデルの学習、ドキュメント化、保守、スケーリングを行い、性能を最大限に引き出します。
Course
3
MLOps Deployment and Life Cycling
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Course
4
完全自動化MLOps
MLOpsのアーキテクチャ、CI/CD/CM/CT手法と自動化パターンを学び、継続的に価値を生むMLシステムの運用・デプロイを習得。