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机器学习操作课程(MLOP)

Institución Educativa
模式 在线的
期间 200 小时
语言 西班牙语
L 8,183.00
Pago en cuotas sin intereses Acceso para siempre para consultar tu curso

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Plan de estudios

概括

本机学习操作(MLOPS)的课程提供了自动学习项目管理的完整愿景,突出了生产环境中模型的自动化,实现和监视。 在整个培训中,涉及数据的获取,开发环境的配置以及MLFLOW,KUBEFLOW和PROMETHEUS等高级工具。通过与DEVOPS和DATAOPS的比较,学生准备在各个行业中整合MLOP,以优化ML模型的性能和可靠性。 此外,由于使用了所有这些技术,它涵盖了模型的预防,并保证符合质量标准。

目标

- 了解MLOP的关键概念和重要性。 - 学会使用高级工具自动化ML流程。 - 实施数据采集和预处理策略。 - 配置开发环境和测试ML模型。 - 监控性能并防止生产中模型的降解。 - 将MLOP与其他技术和系统集成。 - 知道在不同部门使用MLOP的案例。

专业出口

通过克服机器学习操作(MLOP)的这项课程,您可以选择专注于自动学习集成的MLOP工程,数据科学,数据工程或DEVOPS的角色。多亏了培训,您将在技术,金融,健康,贸易和制造业等领域获得急需的个人资料。

为你做准备

机器学习操作(MLOPS)的课程为您准备在其所有阶段有效地管理自动学习项目,从数据获取到生产模型的监视和维护。您将学习实施自动化,测试和监视工具,将MLOP与现有系统集成在一起,以确保ML模型的可扩展性和可靠性。

它是谁解决的

这项机器学习操作(MLOPS)的课程针对数据专业人员,软件工程,数据科学和自动学习专家,他们试图优化生产中ML模型的实施和管理,以及自动化开发过程,并通过MLOPS的集成来提高系统质量。

方法论

我们的方法结合了量身定制学习的技术,教学法和同理心。

您会标记节奏,您可以决定道路,人工智能伴随着您以意义和目的学习更好。

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您的风格,兴趣和级别定义了路线。您是起点。

行动中的建构主义

探索,经验和申请。学习意味着理解而不是记忆。

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评估没有压力

连续和自适应反馈。因为学习是一个过程,而不是一个数字。

Certificación

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