DevOps do MLOps: wdrażanie i zarządzanie systemami uczenia maszynowego

Ponieważ uczenie maszynowe przechodzi z badań eksperymentalnych do środowisk produkcyjnych, organizacje potrzebują profesjonalistów, którzy mogą wypełnić lukę między tworzeniem oprogramowania a nauką o danych. Przejście z tradycyjnego DevOps na MLOps jest kluczem do automatyzacji, wdrażania i monitorowania niezawodnych modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. W tym kompleksowym kursie tekstowym dowiesz się, jak zastosować sprawdzone zasady DevOps bezpośrednio do cyklu życia uczenia maszynowego. Zaczniesz od podstawowych koncepcji MLOps i przejdziesz do budowania zautomatyzowanych potoków, zarządzania rejestrami modeli i wdrażania ciągłych systemów szkoleniowych i monitorujących. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe różnice między tradycyjnymi przepływami pracy DevOps i MLOps - Skonfiguruj zautomatyzowane potoki uczenia maszynowego do przygotowywania danych, szkolenia modelu i oceny - Zarządzaj wersjami i wdrażaniem modeli za pomocą nowoczesnych rejestrów i konteneryzacji - Wdrażaj ciągłą integrację i ciągłe wdrażanie (CI / CD) specjalnie dostosowane do systemów ML - Monitoruj wdrożone modele w produkcji, aby wykryć dryf danych i degradację wydajności Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i architektury MLOps, zanim przeprowadzi Cię przez pisemne scenariusze automatyzacji rurociągów, wdrożeń kontenerowych i monitorowania produkcji. Dowiesz się, jak ustanowić solidne pętle sprzężenia zwrotnego, aby zachować dokładność i niezawodność modeli uczenia maszynowego w czasie. Ten kurs jest przeznaczony dla inżynierów DevOps, programistów i aspirujących specjalistów ds. Danych, którzy chcą wejść do przestrzeni MLOps. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie koncepcji tworzenia oprogramowania. Rozpocznij swoją podróż w operacjach uczenia maszynowego i opanuj umiejętności potrzebne do wdrożenia gotowych do produkcji systemów ML już dziś.