Перейти к основному содержимому

Курс

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

Средний4 ч 30 мин

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

R4 ч 30 минвидео: 11Упражнений: 231,200 XP109Свидетельство о достижении

Создать бесплатный аккаунт

Продолжить через Google
или
Продолжая, вы принимаете нашу Условия использования, наши Политику конфиденциальности и то, что ваши данные хранятся в США.

Нас выбирают учащиеся из тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

This course introduces participants to MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud. MLOps is a discipline focused on the deployment, testing, monitoring, and automation of ML systems in production. Machine Learning Engineering professionals use tools for continuous improvement and evaluation of deployed models. They work with (or can be) Data Scientists, who develop models, to enable velocity and rigor in deploying the best performing models.

Предварительные требования

Для этого курса нет предварительных требований

Программа

План курса

1

Welcome to the Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

This module provides the overview of the course
Начать главу
2

Employing Machine Learning Operations

This module identifies ML practitioners' pain points before exploring the concept of DevOps in ML. You're introduced to the three phases of the ML lifecycle and automating the ML process.
Начать главу
R

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

Курс
завершён

Получить сертификат об окончании

Записаться сейчас

Развивайте навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств

Продвигайтесь вперёд в дороге с нашими мобильными курсами и ежедневными 5-минутными заданиями по программированию.