मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOPS) में पाठ्यक्रम
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सारांश
मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOPS) में यह पाठ्यक्रम उत्पादन वातावरण में मॉडल के स्वचालन, कार्यान्वयन और निगरानी को उजागर करते हुए, स्वचालित शिक्षण परियोजना प्रबंधन की पूरी दृष्टि प्रदान करता है। पूरे प्रशिक्षण के दौरान, डेटा का अधिग्रहण, विकास के वातावरण का विन्यास और MLFlow, Kubeflow और Prometheus जैसे उन्नत उपकरणों को संबोधित किया जाता है। DevOps और DataOps के साथ तुलना के माध्यम से, छात्रों को विभिन्न उद्योगों में MLOP को एकीकृत करने के लिए तैयार किया जाता है, जो ML मॉडल के प्रदर्शन और विश्वसनीयता का अनुकूलन करता है। इसके अलावा, यह मॉडल की रोकथाम को कवर करता है और इन सभी प्रौद्योगिकियों के उपयोग के लिए गुणवत्ता मानकों के अनुपालन की गारंटी देता है।
लक्ष्य
व्यावसायिक अवसर
तुम्हें तैयार करने के लिए
मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOPS) में पाठ्यक्रम आपको डेटा अधिग्रहण से लेकर उत्पादन मॉडल की निगरानी और रखरखाव तक, इसके सभी चरणों में स्वचालित शिक्षण परियोजनाओं को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए तैयार करता है। आप ML मॉडल की स्केलेबिलिटी और विश्वसनीयता की गारंटी के लिए मौजूदा सिस्टम के साथ MLOP को एकीकृत करने, स्वचालन, परीक्षण और निगरानी उपकरणों को लागू करना सीखेंगे।
यह किसे संबोधित है?
मशीन लर्निंग ऑपरेशंस (MLOPS) में यह पाठ्यक्रम डेटा पेशेवरों, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, डेटा विज्ञान और स्वचालित शिक्षण विशेषज्ञों के उद्देश्य से है, जो उत्पादन में एमएल मॉडल के कार्यान्वयन और प्रबंधन को अनुकूलित करना चाहते हैं, साथ ही विकास प्रक्रियाओं को स्वचालित करते हैं और एमएलओपी के एकीकरण के माध्यम से अपने सिस्टम की गुणवत्ता में सुधार करते हैं।
हमारी कार्यप्रणाली आपके अनुरूप सीखने के लिए प्रौद्योगिकी, शिक्षाशास्त्र और सहानुभूति को जोड़ती है।
आप गति निर्धारित करते हैं, रास्ता तय करते हैं और कृत्रिम बुद्धिमत्ता आपका साथ देती है ताकि आप अर्थ और उद्देश्य के साथ बेहतर सीख सकें।
वास्तव में वैयक्तिकृत शिक्षण
आपकी शैली, रुचियां और स्तर मार्ग निर्धारित करते हैं। आप शुरुआती बिंदु हैं.
कार्रवाई में रचनावाद
अन्वेषण करें, प्रयोग करें और लागू करें। सीखने का मतलब समझना है, याद रखना नहीं।
एआई जो आपका साथ देता है, आपको निर्देशित नहीं करता
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बिना दबाव के मूल्यांकन
सतत और अनुकूली प्रतिक्रिया. क्योंकि सीखना एक प्रक्रिया है, कोई संख्या नहीं।
Certificación
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