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课程介绍
探索面向商业的 MLOps
了解 MLOps 的核心概念和实践，这是一套新兴的工具和技术，用于自动化并扩展机器学习应用。机器学习模型开发过去是一项耗时的手工任务，而且大多数模型最终都未能投入生产。 借助 MLOps，企业可以有效地扩展并自动化机器学习模型的设计、开发和运行。学习在您的业务中使用机器学习运维
本课程将向您介绍什么是 MLOps，以及如何利用它成为一家完全成熟的机器学习公司。 您将了解 MLOps 的要求、所涉及的工具、技术和人员，以及如何避免常见陷阱。你将首先了解 MLOps 的主要要素，以及为什么它对于希望设计、开发和运行多个机器学习应用的企业至关重要。探索 MLOps 生命周期
接下来，你将探索整个 MLOps 生命周期，从设计到开发、部署和运维。 在第 3 章中，你将了解在实践中部署机器学习模型的主要挑战和风险。最后，你将了解在现实世界中成功实施 MLOps 的最佳实践和案例研究。在课程结束时，你将深入了解如何大规模设计、开发和运行机器学习应用，并能够利用机器学习为您的业务带来影响。先修要求
课程大纲
课程大纲
1
MLOps 概述
本章将介绍 MLOps，以及为何对希望同时设计、开发并运营多项机器学习应用的企业至关重要。您将学习 MLOps 的关键要素，如扩展与自动化、带来的收益，以及为何实施仍具挑战。您还将从技术与管理两个角度，了解开启 MLOps 之旅所需的条件。
2
MLOps 全生命周期
在第二章，您将学习完整的 MLOps 生命周期，从设计、开发到部署与运维。您将了解为何监控对高效的机器学习应用不可或缺，以及我们为何必须定期对机器学习模型进行再训练。
3
MLOps：从理论到实践
在第三章，您将从理论走向实践，识别部署机器学习模型的主要挑战与风险。您还将了解高效的 MLOps 团队如何开展工作，以及管理层如何推动机器学习能力的成功规模化。
4
MLOps 实战观察
最后一章将通过最佳实践与常见误区，讲解如何成功启动您企业的 MLOps 之旅。最后，您将审视 MLOps 的不同成熟度水平，并通过一个关于为关键生产流程设计、开发与运营机器学习应用的真实案例，完成本课程的学习。
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面向业务的 MLOps
课程完成
