Cursus in Machine Learning Operations (Mlops)

Deze cursus in Machine Learning Operations (MLOPS) biedt een volledige visie op automatisch leerprojectbeheer, waarbij de automatisering, implementatie en monitoring van modellen in productieomgevingen worden benadrukt. Tijdens de hele training wordt de verwerving van gegevens, configuratie van ontwikkelingsomgevingen en geavanceerde tools zoals MLFLOW, Kubeflow en Prometheus aangepakt. Door vergelijkingen met DevOps en dataops zijn studenten bereid Mlops in verschillende industrieën te integreren, waardoor de prestaties en betrouwbaarheid van ML -modellen worden geoptimaliseerd. Bovendien behandelt het de preventie van modellen en garandeert het naleving van kwaliteitsnormen dankzij het gebruik van al deze technologieën.

- Begrijp de belangrijkste concepten en het belang van Mlops. - Leer ML -processen te automatiseren met geavanceerde tools. - Implementeer data -acquisitie en voorbewerkingstrategieën. - Configureer ontwikkelingsomgevingen en test ML -modellen. - Monitor de prestaties en voorkom de afbraak van modellen in productie. - Integreer Mlops met andere technologieën en systemen. - Ken gevallen van gebruik van Mlops in verschillende sectoren.

Door deze cursus in Machine Learning Operations (MLOPS) te overwinnen, kunt u kiezen voor rollen in Mlops Engineering, Data Science, Data Engineering of DevOps Specialist gericht op automatische leerintegratie. Dankzij de training krijg je een zeer geëist profiel in sectoren zoals technologie, financiën, gezondheid, handel en productie.

De cursus in Machine Learning Operations (Mlops) bereidt u voor op het efficiënt beheren van automatische leerprojecten in al zijn fasen, van data -acquisitie tot het monitoren en onderhoud van productiemodellen. U leert automatiserings-, testen- en monitoringtools te implementeren, waarbij Mlops met bestaande systemen wordt geïntegreerd om de schaalbaarheid en betrouwbaarheid van ML -modellen te garanderen.

Deze cursus in Machine Learning Operations (MLOPS) is gericht op dataprofessionals, software -engineering, data science en automatische leerspecialisten die de implementatie en het beheer van ML -modellen in de productie willen optimaliseren, en ontwikkelingsprocessen automatiseren en de kwaliteit van hun systemen verbeteren door de integratie van Mlops.