After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Opis kursu
Dowiedz się więcej o operacjach uczenia maszynowego (MLOps)
Zrozumienie koncepcji MLOps jest niezbędne dla każdego data scientisty, inżyniera lub lidera, aby przenieść modele machine learning z lokalnego notebooka do działającego modelu w środowisku produkcyjnym.W tym kursie dowiesz się, czym jest MLOps, poznasz różne fazy procesów MLOps i zidentyfikujesz różne poziomy dojrzałości MLOps. Po poznaniu podstawowych koncepcji MLOps będziesz dobrze przygotowany do wdrażania uczenia maszynowego w sposób ciągły, niezawodny i efektywny.
Odkryj, jak można skalować i automatyzować uczenie maszynowe
Jak możemy skalować nasze projekty uczenia maszynowego, wykorzystując minimalną ilość czasu i zasobów? A jak możemy zautomatyzować nasze procesy, aby ograniczyć potrzebę ręcznej interwencji i poprawić wydajność modelu? To są podstawowe pytania dotyczące Machine Learning, na które MLOps dostarcza odpowiedzi.W tym kursie MLOps zaczniesz od poznania podstaw MLOps, przyglądając się kluczowym funkcjom i powiązanym rolom. Następnie poznasz bardziej szczegółowo różne etapy cyklu życia uczenia maszynowego.
W miarę postępów nauczysz się także o systemach i narzędziach, które pomogą lepiej skalować i automatyzować operacje uczenia maszynowego, w tym feature stores, śledzenie eksperymentów, pipeline’y CI/CD, mikroserwisy i konteneryzację. Poznasz kluczowe koncepcje MLOps, co pozwoli Ci lepiej zrozumieć ich zastosowania.
Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Wprowadzenie do MLOps
Na początku poznasz kluczowe elementy MLOps. Przeanalizujesz cykl życia modelu uczenia maszynowego, jego fazy oraz role związane z procesami MLOps.
2
Projektowanie i rozwój
Następnie zapoznasz się z fazą projektowania i rozwoju w cyklu życia modelu uczenia maszynowego. Omówimy szacowanie wartości dodanej, jakość danych, magazyny cech i śledzenie eksperymentów.
3
Wdrażanie uczenia maszynowego do produkcji
W tym rozdziale zagłębiasz się w zagadnienia związane z wdrażaniem uczenia maszynowego do produkcji – środowiska uruchomieniowe, konteneryzacja, potoki CI/CD i strategie wdrażania.
4
Utrzymanie uczenia maszynowego w produkcji
Na koniec nauczysz się, jak utrzymywać modele uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym. Omówimy monitorowanie statystyczne i obliczeniowe, ponowne trenowanie, poziomy dojrzałości MLOps oraz narzędzia wspierające cykl życia modelu.
R
Koncepcje MLOps
Kurs
ukończony
