After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Дізнайтеся про Machine Learning Operations (MLOps)
Розуміння концепцій MLOps є необхідним для будь-якого data scientist, інженера чи керівника, щоб перевести моделі машинного навчання з локального ноутбука в робочу модель у production.У цьому курсі ви дізнаєтеся, що таке MLOps, зрозумієте різні етапи процесів MLOps і визначите різні рівні зрілості MLOps. Після ознайомлення з основними концепціями MLOps ви будете добре підготовлені до впровадження машинного навчання безперервно, надійно та ефективно.
Дізнайтеся, як машинне навчання можна масштабувати та автоматизувати
Як ми можемо масштабувати наші проєкти машинного навчання, використовуючи мінімум часу та ресурсів? А як ми можемо автоматизувати наші процеси, щоб зменшити потребу в ручному втручанні та покращити продуктивність моделі? Це фундаментальні питання машинного навчання, на які MLOps дає відповіді.У цьому курсі з MLOps ви почнете з вивчення основ MLOps, ознайомившись із ключовими можливостями та пов’язаними ролями. Далі ви детальніше ознайомитеся з різними етапами життєвого циклу машинного навчання.
У міру проходження курсу ви також дізнаєтеся про системи та інструменти, які допоможуть краще масштабувати й автоматизувати операції машинного навчання, зокрема feature stores, відстеження експериментів, CI/CD pipelines, мікросервіси та контейнеризацію. Ви ознайомитеся з ключовими концепціями MLOps, що допоможе вам краще зрозуміти їхнє застосування.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до MLOps
Спершу ви дізнаєтеся про ключові риси MLOps. Ви розглянете життєвий цикл машинного навчання, його етапи та ролі, пов'язані з процесами MLOps.
2
Проєктування та розроблення
Далі ви ознайомитеся з етапом проєктування та розроблення в життєвому циклі машинного навчання. Ви розглянете оцінювання доданої цінності, якість даних, Feature Store та відстеження експериментів.
3
Розгортання машинного навчання в продакшені
У цьому розділі ви заглибитеся в поняття, пов'язані з розгортанням машинного навчання в продакшені, зокрема середовища виконання, контейнеризація, конвеєри CI/CD та стратегії розгортання.
4
Підтримка машинного навчання в продакшені
Насамкінець ви дізнаєтеся про підтримку машинного навчання в продакшені: статистичний і обчислювальний моніторинг, повторне тренування, різні рівні зрілості MLOps, а також інструменти, які можна використовувати в життєвому циклі машинного навчання для спрощення процесів.
R
Концепції MLOps
Курс
завершено
