Kursus i maskinlæringsoperationer (MLOPS)

Dette kursus i maskinlæringsoperationer (MLOPS) giver en komplet vision om automatisk læringsprojektstyring, der fremhæver automatisering, implementering og overvågning af modeller i produktionsmiljøer. Under hele træningen behandles erhvervelsen af data, konfiguration af udviklingsmiljøer og avancerede værktøjer såsom MlFlow, Kubeflow og Prometheus. Gennem sammenligninger med DevOps og DataOps er studerende parate til at integrere MLOPS i forskellige brancher og optimere ydelsen og pålideligheden af ML -modeller. Derudover dækker det forebyggelse af modeller og garanterer overholdelse af kvalitetsstandarder takket være brugen af alle disse teknologier.

- Forstå de vigtigste koncepter og vigtigheden af MLOPS. - Lær at automatisere ML -processer med avancerede værktøjer. - Implementere dataindsamling og forarbejdningsstrategier. - Konfigurer udviklingsmiljøer og test ML -modeller. - Overvåg ydeevne og forhindrer nedbrydning af modeller i produktionen. - Integrer MLOPS med andre teknologier og systemer. - Kend tilfælde af brug af MLOPS i forskellige sektorer.

Ved at overvinde dette kursus i maskinlæringsoperationer (MLOPS) kan du vælge roller i MLOPS Engineering, Data Science, Data Engineering eller DevOps -specialist, der fokuserer på automatisk læringsintegration. Takket være træning vil du få en meget efterspurgt profil inden for sektorer som teknologi, finans, sundhed, handel og fremstilling.

Kurset i maskinlæringsoperationer (MLOPS) forbereder dig til effektivt at styre automatiske læringsprojekter i alle dens faser, fra dataindsamling til overvågning og vedligeholdelse af produktionsmodeller. Du lærer at implementere automatisering, test- og overvågningsværktøjer, integrere MLOPS med eksisterende systemer for at garantere skalerbarheden og pålideligheden af ML -modeller.

Dette kursus i maskinlæringsoperationer (MLOPS) er rettet mod datafolk, software engineering, datavidenskab og automatisk læringsspecialister, der søger at optimere implementeringen og styringen af ML -modeller i produktionen, samt automatisere udviklingsprocesser og forbedre kvaliteten af deres systemer gennem integrationen af MLOPS.