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MLOps (Machine Learning Operations)

Lernen Sie die Prinzipien und Praktiken für die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion. Schließen Sie die Lücke zwischen Data Science und DevOps.

MLOps (Machine Learning Operations)

Grundlagen von MLOps: Bereitstellen und Überwachen von Machine-Learning-Modellen

Bereitstellungs- und Produktionspipelines für Modelle des maschinellen Lernens

Azure Machine Learning & MLOps: ML-Modelle erstellen und bereitstellen

Einführung in MLOps: Pipelines mit Azure erstellen und bereitstellen

Data Science und maschinelles Lernen mit realen Anwendungen

Azure Machine Learning: Erstellen und Verwalten von Lösungen

Grundlegende MLOps mit Cloud-Plattformen

Bereitstellung von Machine Learning-Modellen

Grundlagen der Cloud-Datenanalyse und des maschinellen Lernens

Erstellen Sie Machine Learning-Modelle mit TensorFlow in der Cloud

Azure Data Science und Machine Learning für die DP-100-Prüfung

Grundlagen von Azure AI und Machine Learning

Grundlagen der KI-Infrastruktur der Cloud-Plattform

Machine Learning-Workflow: Von den Daten bis zur Bereitstellung