Перейти к основному контенту

Курс

MLOps для бизнеса

Начальный3 ч

Узнайте о MLOps, включая инструменты и практики, необходимые для автоматизации и масштабирования приложений машинного обучения.

R3 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}3,150 XP3,864Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

Описание курса

Откройте для себя MLOps для бизнеса

Изучите основные концепции и практики MLOps — набора новых инструментов и методов для автоматизации и масштабирования приложений машинного обучения.Разработка моделей машинного обучения раньше была длительной ручной задачей, и большинство моделей так и не доходили до продакшена. С помощью MLOps компании могут эффективно масштабировать и автоматизировать проектирование, разработку и эксплуатацию моделей машинного обучения.

Научитесь использовать операции машинного обучения в вашем бизнесе

Этот курс расскажет вам, что такое MLOps и как вы можете использовать его, чтобы стать полностью зрелой компанией в области машинного обучения. Вы узнаете о требованиях к MLOps, инструментах, методах и людях, участвующих в этом процессе, а также о том, как избежать распространённых ошибок.Вы начнёте с изучения основных элементов MLOps и того, почему это критически важно для компаний, которые хотят проектировать, разрабатывать и эксплуатировать несколько приложений машинного обучения.

Изучите жизненный цикл MLOps

Далее вы изучите весь жизненный цикл MLOps — от проектирования до разработки, развертывания и эксплуатации. В главе 3 вы узнаете о ключевых вызовах и рисках внедрения моделей машинного обучения на практике.Наконец, вы ознакомитесь с лучшими практиками и примерами из практики успешного внедрения MLOps в реальных условиях.К концу курса вы получите глубокое понимание того, как проектировать, разрабатывать и эксплуатировать приложения машинного обучения в масштабе, а также сможете использовать потенциал машинного обучения для вашего бизнеса.

Предварительные требования

Программа

Структура курса

1

Введение в MLOps

В первой главе вы познакомитесь с MLOps и узнаете, почему он необходим компаниям, которые хотят одновременно проектировать, разрабатывать и эксплуатировать несколько приложений машинного обучения. Вы изучите основные элементы MLOps — масштабирование и автоматизацию, его преимущества, а также причины, по которым внедрение MLOps по-прежнему остаётся непростой задачей. Кроме того, вы рассмотрите, что необходимо для начала MLOps-пути как с технологической, так и с управленческой точки зрения.
Начать главу
3

MLOps: от теории к практике

В третьей главе вы перейдёте от теории к практике и познакомитесь с основными проблемами и рисками, возникающими при развёртывании моделей машинного обучения. Вы также узнаете, как эффективно работают MLOps-команды и что может сделать руководство, чтобы обеспечить успешное масштабирование машинного обучения.
Начать главу
4

MLOps в реальных условиях

В заключительной главе рассматриваются лучшие практики и типичные ошибки, которые помогут вашей компании уверенно начать MLOps-путь. В завершение вы изучите различные уровни зрелости MLOps и ознакомитесь с реальным примером проектирования, разработки и эксплуатации приложения машинного обучения для критически важных производственных процессов.
Начать главу
R

MLOps для бизнеса

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.