ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

ขั้นกลาง4 ชม. 30 นาที

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

R4 ชม. 30 นาที11 วิดีโอ23 แบบฝึกหัด1,200 XP110หนังสือรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
เมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีมอยู่ใช่ไหม?

ทดลองใช้สำหรับองค์กร

รายละเอียดคอร์ส

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.

ข้อกำหนดเบื้องต้น

คอร์สนี้ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

1

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

This module provides the overview of the course
เริ่มบท
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.
เริ่มบท
4

Summary

R

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

เรียนคอร์สจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน