WalkSelf · AI, Tecnologia e Ingegneria · AI e Machine Learning

MLOps (Machine Learning Operations)

Impara i principi e le pratiche per distribuire, monitorare e mantenere i modelli di machine learning in produzione. Colma il divario tra data science e DevOps.

MLOps (Machine Learning Operations)

Distribuzione di Modelli di Machine Learning su Azure

MLflow per la Gestione dei Modelli di Machine Learning su Azure

Cluster di calcolo di Azure per l'apprendimento automatico

Distribuzione di Modelli TensorFlow per Inferenza Batch su Azure

SageMaker Feature Store: Gestione delle Feature per ML in Produzione

Distribuzione di Modelli ML su Azure: Endpoint e Opzioni di Distribuzione

Scienza dei dati di base per IA e apprendimento automatico

IA applicata e apprendimento automatico su Google Cloud

Fondamenti di MLOps per TinyML su Larga Scala

Fondamenti di MLOps per il Cloud Deployment

MLOps su AWS: Distribuisci e Gestisci Modelli di Machine Learning

MLOps su Azure: Distribuisci e Gestisci Modelli di Machine Learning

MLOps Foundations: Deploying Models with Python, Rust, and MLflow

GCP MLOps: distribuzione di modelli di IA e machine learning in produzione

AWS SageMaker per sviluppatori: creazione di applicazioni di machine learning

Automazione e ottimizzazione della pipeline dei dati GCP per MLOp

BigQuery ML: Machine Learning e Inferenza per Data Analyst

Fondamenti per MLOps con AWS SageMaker e Azure ML

Addestramento di Modelli con Script in Azure Machine Learning

Configurazione e Impostazione dell'Area di Lavoro di Azure Machine Learning

MLOps Generativo: Distribuzione e Gestione dei Modelli con Vertex AI

Machine Learning su Cloud: Crea, Addestra e Distribuisci con Keras e Vertex AI

Analisi Intelligente e Machine Learning su Piattaforma Cloud

Vertex AI MLOps: valutazione e monitoraggio dei modelli