Управление моделями машинного обучения в производственной среде

Создание модели машинного обучения – это только первый шаг; реальная проблема заключается в том, чтобы сохранить ее надежность, точность и работоспособность на протяжении длительного времени. Этот курс поможет вам освоить основные стратегии управления моделями на протяжении всего их жизненного цикла. Вы перейдете от простого обучения моделей к управлению ими как надежными программными активами, обеспечивая их постоянную ценность без снижения производительности. Что вы узнаете: - Понимание основных этапов жизненного цикла машинного обучения от обучения до выхода на пенсию. - Модели регистров и версий для обеспечения воспроизводимости и отслеживания происхождения. - Развертывание моделей с использованием современных концепций контейнеризации и микросервисов. - Мониторинг производительности модели в производстве для выявления дрейфа данных и концептуального дрейф. - Создание механизмов управления и обеспечения соблюдения требований для управления рисками, связанными с моделями. - Внедрение базовых шаблонов CI/CD для автоматизированной переподготовки и развертывания моделей. Вы начнете с основных определений и терминологии жизненного цикла, а затем изучите практические стратегии развертывания, мониторинга и управления. Материал логически развивается от первоначальной регистрации модели до автоматизированных рабочих процессов переподготовки. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и технических руководителей проектов, которые хотят понять MLOps без необходимости продвинутой математики или предыдущего опыта производства. Начните читать сегодня, чтобы овладеть искусством управления моделью производства.