После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
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
План 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.
- Что такое MLOps?50 XP
- MLOps: набор практик для...50 XP
- Каковы характеристики MLOps?100 XP
- Бизнес-аргументы в пользу MLOps50 XP
- Смежные области MLOps50 XP
- Как инвестировать в MLOps50 XP
- Причины инвестировать в MLOps100 XP
- Закладываем основу MLOps50 XP
- Члены команды MLOps50 XP
- Предпосылки для MLOps100 XP
- Элементы MLOps100 XP
2
Жизненный цикл MLOps
Во второй главе вы изучите полный жизненный цикл MLOps: от проектирования до разработки, развёртывания и эксплуатации. Вы узнаете, почему мониторинг важен для эффективной работы приложений машинного обучения и почему модели необходимо регулярно переобучать.
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.
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.
R
MLOps для бизнеса
Курс
завершён
