Основы операций машинного обучения (MLOps)

Перенос модели машинного обучения из локальной переносной компьютерной системы в надежную производственную среду требует специального набора методов и инструментов. Этот текстовый курс познакомит вас с основными принципами операций машинного обучения (MLOps), помогая вам преодолеть разрыв между наукой о данных и разработкой программного обеспечения. Вы получите прочное понимание того, как автоматизировать, контролировать и поддерживать конвейеры машинного обучения в производстве. Изучая четкие письменные объяснения, архитектурные концепции и практические примеры конфигурации, вы узнаете, как сохранять модели надежными, точными и безопасными со временем. Что вы узнаете: 1. Понять основную терминологию MLOps, фазы жизненного цикла и основные различия между DevOps и MLOp. 2. Настройте автоматизированные конвейеры машинного обучения для упрощения подготовки, обучения и оценки данных. 3. Внедрение моделей непрерывной интеграции и непрерывного предоставления (CI/CD), специально разработанных для рабочих процессов машинного обучения. 4. Мониторинг производственных моделей для выявления дрейфа данных, концептуального дрейф, и ухудшение производительности. 5. Изучение роли хранилищ элементов и реестров моделей в управлении данными и активами версионирования. 6. Применять основные методы обеспечения безопасности и управления для обеспечения соответствия и этического развертывания модели. Курс начинается с основных определений и основных концепций MLOps, а затем вы пройдете автоматизацию конвейера, непрерывное обучение и системный мониторинг. Вы пройдете уроки со структурированным текстом и фрагментами кода, которые помогут вам овладеть навыками управления готовыми к производству системами машинного обучения. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков программного обеспечения, которые впервые используют MLOps. Не требуется предыдущий опыт DevOps или инженерии, хотя полезно базовое знание концепций машинного обучения. Начните читать уже сегодня, чтобы освоить основы современных операций машинного обучения и с уверенностью перейти к производству.