Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Cursusbeschrijving
Het beheren van de hele levenscyclus van een machine learning-app kan best lastig zijn voor datawetenschappers, ingenieurs en ontwikkelaars. Machine learning-toepassingen zijn best ingewikkeld en staan erom bekend dat ze lastig te volgen zijn, moeilijk te reproduceren en lastig te implementeren.
In deze cursus leer je wat MLflow is en hoe het de uitdagingen van de machine learning-cyclus, zoals tracking, reproduceerbaarheid en implementatie, probeert te vereenvoudigen. Als je MLflow hebt geleerd, snap je beter hoe je de complexiteit van het bouwen van machine learning-apps kunt aanpakken en hoe je door de verschillende stappen van de machine learning-cyclus kunt gaan.
Tijdens de cursus ga je dieper in op de vier belangrijkste onderdelen van het MLflow-platform. Je gaat kijken hoe je modellen, statistieken en parameters kunt volgen met MLflow Tracking, reproduceerbare ML-code kunt verpakken met MLflow Projects, modellen kunt maken en implementeren met MLflow Models, en modellen kunt opslaan en versiebeheer kunt toepassen met Model Registry.
Terwijl je de cursus doorloopt, leer je ook de beste manieren om MLflow te gebruiken voor het versiebeheer van modellen, hoe je modellen kunt evalueren, aanpassingen aan modellen kunt toevoegen en hoe je automatisering in trainingsruns kunt inbouwen. Deze cursus helpt je om de levenscyclus van je volgende machine learning-app goed te managen.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Introductie tot MLflow
In dit hoofdstuk maak je kennis met MLflow en hoe het helpt bij enkele uitdagingen in de Machine Learning-levenscyclus. Je maakt kennis met de vier hoofdconcepten van MLflow, met de nadruk op MLflow Tracking. Je leert experimenten en runs aan te maken en hoe je metrics, parameters en artifacts bijhoudt. Tot slot zoek je in MLflow via code naar experiment-runs die aan bepaalde criteria voldoen.
2
MLflow Models
In dit hoofdstuk maak je kennis met MLflow Models. De MLflow Models-component speelt een essentiële rol in de stappen Model Evaluation en Model Engineering van de Machine Learning-levenscyclus. Je leert hoe MLflow Models de verpakking van ML-modellen standaardiseert en hoe je ze opslaat, logt en laadt. Je leert ook hoe je aangepaste MLflow Models maakt voor meer flexibiliteit in je use-cases en hoe je modelprestaties evalueert. Je gebruikt het krachtige concept van “Flavors” en zet ten slotte het MLflow-opdrachtregelprogramma in voor modeldeployment.
3
Mlflow Model Registry
Dit hoofdstuk introduceert het MLflow-concept Model Registry. Je ziet hoe de Model Registry wordt gebruikt om de levenscyclus van ML-modellen te beheren. Je leert hoe je modellen maakt en zoekt in de Model Registry. Vervolgens leer je hoe je modellen registreert in de Model Registry en hoe je modellen overzet tussen vooraf gedefinieerde stadia. Tot slot leer je ook hoe je modellen vanuit de Model Registry uitrolt.
4
MLflow Projects
In dit hoofdstuk leer je hoe je je data science-code herbruikbaar en reproduceerbaar maakt met MLflow Projects. We starten met een introductie van MLflow Projects en het aanmaken van een MLproject-bestand. Daarna leer je MLflow Projects te draaien via zowel de command-line als de MLflow Projects-module, en ontdek je hoe parameters extra flexibiliteit in je code geven. Tot slot leer je stappen in de Machine Learning-levenscyclus te beheren door een workflow met meerdere stappen te bouwen met MLflow Projects.
Introductie tot MLflow
Cursus
voltooid
