Grundlegende MLOps mit Cloud-Plattformen

Dieser Kurs vermittelt Ihnen das notwendige Wissen, um den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning in einer Produktionsumgebung zu verwalten und die Effizienz Ihrer maschinellen Lernmodelle zu steigern. Sie erhalten ein solides Verständnis der MLOps-Prinzipien und lernen, wie Sie diese mithilfe von Cloud-Tools nach Industriestandard anwenden, um die Modellentwicklung, Bereitstellung und Überwachung zu optimieren. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte von MLOps und ihre Bedeutung in Produktionsumgebungen. * Erfahren Sie, wie Sie Machine-Learning-Pipelines für automatisiertes Training und Bereitstellung erstellen und verwalten. * Üben Sie die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen als skalierbare Services. * Erkunden Sie Strategien zur Überwachung der Modellleistung und zur Erkennung von Drift. * Erfassen Sie die Grundlagen der Infrastruktur als Code für reproduzierbare ML-Umgebungen. * Verstehen Sie die Grundlagen der Containerisierung für die Modellbereitstellung. Dieser Kurs behandelt die grundlegenden Aspekte von MLOps und führt Sie durch die wichtigsten Phasen von der Datenvorbereitung über die Modellbereitstellung bis hin zum laufenden Management auf Cloud-Plattformen. Dieser Kurs ist für Einsteiger ohne Erfahrung mit MLOps gedacht, es werden keine spezifischen Cloud- oder Machine Learning-Voraussetzungen vorausgesetzt. Beginnen Sie Ihre Reise in praktische MLOps heute.