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머신 러닝 운영 과정 (MLOPS)

Institución Educativa

방법 온라인

지속 200 시간

언어 스페인 사람

$420.268

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Plan de estudios

요약

MLOPS (Machine Learning Operations) 의이 과정은 자동 학습 프로젝트 관리에 대한 완전한 비전을 제공하여 생산 환경에서 모델의 자동화, 구현 및 모니터링을 강조합니다. 전체 교육 과정에서 데이터 획득, 개발 환경 구성 및 MLFLOW, KubeFlow 및 Prometheus와 같은 고급 도구가 해결됩니다. DevOps 및 DataOps와의 비교를 통해 학생들은 다양한 산업에서 MLOP를 통합하여 ML 모델의 성능과 신뢰성을 최적화 할 준비가되어 있습니다. 또한 모델 예방을 다루고 이러한 모든 기술을 사용하여 품질 표준 준수를 보장합니다.

목표

- 주요 개념과 mlops의 중요성을 이해하십시오. - 고급 도구로 ML 프로세스를 자동화하는 방법에 대해 알아보십시오. - 데이터 수집 및 전처리 전략을 구현합니다. - 개발 환경을 구성하고 ML 모델을 테스트합니다. - 성능을 모니터링하고 생산에서 모델의 저하를 방지합니다. - MLOPS를 다른 기술 및 시스템과 통합하십시오. - 다른 분야에서 mlops의 사용 사례를 알고 있습니다.

전문가 출구

MLOPS (Machine Learning Operations) 에서이 과정을 극복하면 자동 학습 통합에 중점을 둔 MLOPS 엔지니어링, 데이터 과학, 데이터 엔지니어링 또는 DEVOPS 전문가의 역할을 선택할 수 있습니다. 교육 덕분에 기술, 금융, 건강, 무역 및 제조와 같은 부문에서 요구되는 프로필을 얻을 수 있습니다.

당신을 준비하기 위해

MLOPS (Machine Learning Operations) 과정을 통해 데이터 수집에서 생산 모델의 모니터링 및 유지 보수에 이르기까지 모든 단계에서 자동 학습 프로젝트를 효율적으로 관리 할 수 있습니다. MLOP를 기존 시스템과 통합하여 ML 모델의 확장 성 및 신뢰성을 보장하는 자동화, 테스트 및 모니터링 도구를 구현하는 법을 배웁니다.

누가 해결 되었습니까?

MLOPS (Machine Learning Operations) 의이 과정은 데이터 전문가, 소프트웨어 엔지니어링, 데이터 과학 및 자동 학습 전문가를 대상으로하며, MLOPS의 통합을 통해 개발 프로세스를 자동화하고 시스템의 품질을 향상시킬뿐만 아니라 ML 모델의 구현 및 관리를 최적화하려는 자동 학습 전문가를 대상으로합니다.