Machine Learning Pipeline Engineering für Einsteiger

Um ein maschinelles Lernmodell von einem experimentellen Notebook in eine zuverlässige Produktionsumgebung zu übertragen, sind mehr als nur Trainingsalgorithmen erforderlich. Sie erfordert strukturierte, automatisierte und reproduzierbare Datenabläufe. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie robuste Machine Learning-Pipelines entwerfen, erstellen und verwalten. Sie entwickeln die notwendige Engineering-Denkweise, um Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Auswertung und Bereitstellungsprozesse mit modernen Best Practices zu automatisieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des Pipeline-Engineering und des MLOps-Lebenszyklus; - Entwerfen Sie modulare Datenaufnahme- und Vorverarbeitungsstufen für reproduzierbare Workflows; - Implementieren Sie automatisierte Modelltrainings- und Auswertungsschritte innerhalb einer strukturierten Pipeline; - Wenden Sie grundlegende Datenvalidierungstechniken an, um Datendrift und Pipelineverluste zu verhindern. - Üben Sie das Schreiben sauberen, testbaren Pipeline-Codes unter Verwendung moderner Verpackungs- und Testprinzipien. - Konfigurieren Sie die grundlegende Pipelineorchestrierung, um Ihre Machine Learning-Workflows zu automatisieren. Sie lernen zunächst die grundlegende Pipeline-Terminologie und Architekturmuster kennen, bevor Sie Schritt-für-Schritt-Anleitungen für die Erstellung jeder Phase eines modernen Machine-Learning-Workflows erhalten. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Entwickler, die grundlegende Python verstehen und lernen möchten, wie sie ihren Code für die Produktion strukturieren können. Vorkenntnisse in Pipeline Engineering oder DevOps sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und legen Sie die Grundlage für Ihre Karriere im Bereich Machine Learning Engineering.