After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Află despre operațiunile de Machine Learning (MLOps)
Înțelegerea conceptelor MLOps este esențială pentru orice data scientist, inginer sau lider care dorește să ducă modelele de machine learning de la un notebook local la un model funcțional în producție.În acest curs, vei învăța ce este MLOps, vei înțelege diferitele faze din procesele MLOps și vei identifica diferite niveluri de maturitate MLOps. După ce vei învăța conceptele esențiale de MLOps, vei fi bine pregătit în parcursul tău de a implementa machine learning în mod continuu, fiabil și eficient.
Descoperă cum învățarea automată poate fi scalată și automatizată
Cum putem scala proiectele noastre de machine learning folosind timpul și resursele minime? Și cum putem automatiza procesele noastre pentru a reduce nevoia de intervenție manuală și a îmbunătăți performanța modelului? Acestea sunt întrebări fundamentale despre Machine Learning la care MLOps oferă răspunsurile.În acest curs de MLOps, vei începe prin a explora elementele de bază ale MLOps, analizând caracteristicile esențiale și rolurile asociate. În continuare, vei explora în mai multe detalii diferitele faze ale ciclului de viață al învățării automate.
Pe măsură ce avansezi, vei învăța și despre sisteme și instrumente care te ajută să scalezi și să automatizezi mai bine operațiunile de machine learning, inclusiv feature stores, urmărirea experimentelor, pipeline-uri CI/CD, microservicii și containerizare. Vei explora conceptele cheie MLOps, oferindu-ți o înțelegere mai solidă a aplicațiilor lor.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în MLOps
Mai întâi, vei învăța despre caracteristicile de bază ale MLOps. Vei explora ciclul de viață al machine learning, fazele acestuia și rolurile asociate proceselor MLOps.
2
Design și dezvoltare
În continuare, vei învăța despre faza de design și dezvoltare din ciclul de viață al machine learning. Vei explora estimarea valorii adăugate, calitatea datelor, depozitele de caracteristici și urmărirea experimentelor.
3
Implementarea Machine Learning în producție
În acest capitol, vei aprofunda conceptele relevante pentru implementarea machine learning în producție, cum ar fi mediile de execuție, containerizarea, pipeline-urile CI/CD și strategiile de implementare.
4
Menținerea Machine Learning în producție
În final, vei învăța despre menținerea machine learning în producție, cu concepte precum monitorizarea statistică și computațională, reantrenarea, diferitele niveluri de maturitate MLOps și instrumentele care pot fi utilizate în cadrul ciclului de viață al machine learning pentru a simplifica procesele.
R
Concepte MLOps
Curs
finalizat
