Curs în operațiuni de învățare automată (MLOPS)

Acest curs în operațiunile de învățare automată (MLOPS) oferă o viziune completă a managementului de proiecte de învățare automată, evidențiind automatizarea, implementarea și monitorizarea modelelor în medii de producție. Pe parcursul întregii instruiri, este abordată achiziția de date, configurația mediilor de dezvoltare și instrumente avansate, cum ar fi MLFLOW, Kubeflow și Prometeu. Prin comparații cu DevOps și DataOps, studenții sunt pregătiți să integreze MLOP în diferite industrii, optimizând performanța și fiabilitatea modelelor ML. În plus, acoperă prevenirea modelelor și garantează respectarea standardelor de calitate datorită utilizării tuturor acestor tehnologii.

- Înțelegeți conceptele cheie și importanța MLOP -urilor. - Învață să automatizezi procesele ML cu instrumente avansate. - Implementați strategii de achiziție și preprocesare a datelor. - Configurați medii de dezvoltare și modele de testare ML. - Monitorizați performanța și preveniți degradarea modelelor în producție. - Integrați MLOP -urile cu alte tehnologii și sisteme. - Cunoașteți cazuri de utilizare a MLOP -urilor în diferite sectoare.

Prin depășirea acestui curs în operațiuni de învățare automată (MLOPS), puteți opta pentru roluri în MLOPS Engineering, Science Data, Data Engineering sau Specialist DevOps, axat pe integrarea automată a învățării. Datorită instruirii, veți obține un profil extrem de solicitat în sectoare precum tehnologie, finanțe, sănătate, comerț și fabricație.

Cursul în operațiunile de învățare automată (MLOPS) vă pregătește să gestionați eficient proiectele de învățare automată în toate fazele sale, de la achiziția de date la monitorizarea și menținerea modelelor de producție. Veți învăța să implementați instrumente de automatizare, testare și monitorizare, integrarea MLOP -urilor cu sistemele existente pentru a garanta scalabilitatea și fiabilitatea modelelor ML.

Acest curs în operațiunile de învățare automată (MLOPS) se adresează profesioniștilor de date, ingineriei software, specialiștilor de știință a datelor și învățării automate care încearcă să optimizeze implementarea și gestionarea modelelor ML în producție, precum și automatizarea proceselor de dezvoltare și îmbunătățirea calității sistemelor lor prin integrarea MLOPS.