Курс по операциям машинного обучения (MLOPS)

Этот курс по операциям машинного обучения (MLOPS) обеспечивает полное видение автоматического управления учебным проектом, подчеркивая автоматизацию, реализацию и мониторинг моделей в производственных средах. В течение всего обучения обращается получение данных, конфигурации среды разработки и передовых инструментов, таких как Mlflow, Kubeflow и Prometheus. Благодаря сравнению с DevOps и DataOP, студенты готовы интегрировать MLOP в различных отраслях, оптимизируя производительность и надежность моделей ML. Кроме того, он охватывает предотвращение моделей и гарантирует соответствие стандартам качества благодаря использованию всех этих технологий.

- Понять ключевые понятия и важность MLOP. - Научитесь автоматизировать процессы ML с помощью расширенных инструментов. - Реализовать стратегии сбора данных и предварительной обработки. - Настроить среды разработки и тестировать модели ML. - Мониторинг производительности и предотвращайте деградацию моделей в производстве. - Интегрировать MLOP с другими технологиями и системами. - Знайте случаи использования MLOP в разных секторах.

Преодолев этот курс в операциях машинного обучения (MLOPS), вы можете выбрать роли в MLOPS Engineering, Data Science, Data Engineering или DevOps, ориентированном на автоматическую интеграцию обучения. Благодаря обучению вы получите широко требуемый профиль в таких секторах, как технологии, финансы, здравоохранение, торговля и производство.

Курс по операциям машинного обучения (MLOPS) готовит вас к эффективному управлению автоматическими учебными проектами на всех своих этапах, от сбора данных до мониторинга и обслуживания производственных моделей. Вы научитесь реализовать инструменты автоматизации, тестирования и мониторинга, интегрируя MLOP с существующими системами, чтобы гарантировать масштабируемость и надежность моделей ML.

Этот курс по операциям машинного обучения (MLOPS) предназначен для профессионалов в области данных, разработки программного обеспечения, науки о данных и автоматических специалистов по обучению, которые стремятся оптимизировать реализацию и управление моделями ML в производстве, а также автоматизировать процессы разработки и улучшить качество своих систем посредством интеграции MLOP.