MLOps Foundations: Erstellen, Bereitstellen und Überwachen von ML-Pipelines für die Produktion

Dieser Kurs führt Sie in die Grundprinzipien von Machine Learning Operations (MLOps) ein und schließt die Lücke zwischen Data Science und System Engineering.Dieser Kurs stellt die Grundlagen für die Entwicklung von Machine-Learning-Modellen vor und zeigt Ihnen, wie Sie diese in einer zuverlässigen Produktionsumgebung einsetzen können. Sie werden vom Training isolierter Modelle zum Aufbau automatisierter, wiederholbarer ML-Pipelines übergehen.Wenn Sie verstehen, wie Sie Code, Daten und Modelle systematisch verwalten, erwerben Sie die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sicherzustellen, dass Ihre Machine-Learning-Systeme in der Produktion genau, skalierbar und sicher bleiben. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von MLOps, Modelllebenszyklen und die Rollen von Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren. - Erstellen Sie automatisierte Machine Learning-Pipelines, um die Datenvorbereitung, das Training und die Auswertung zu optimieren. - Stellen Sie Modelle in Cloud-Umgebungen mit skalierbaren Serving-Architekturen und modernen API-Endpunkten bereit. - Überwachen Sie die Leistung des Produktionsmodells, richten Sie Warnungen ein und erkennen Sie Datendrift und Konzeptdrift im Laufe der Zeit. - Implementieren Sie kontinuierliche Integrations- und kontinuierlichen Bereitstellungspraktiken (CI / CD), die speziell auf Machine Learning-Code und Artefaktverfolgung zugeschnitten sind. - Konfigurieren Sie kontinuierliche Retraining-Strategien, um Modelle ohne manuelle Eingriffe auf dem neuesten Stand zu halten. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen MLOps-Terminologie und den Lebenszyklusdefinitionen, bevor Sie durch Pipeline-Design, Bereitstellungsstrategien und Produktionsüberwachung geführt werden.Sie lernen durch klare, schriftliche Erklärungen und praktische Code-Snippets, die für die Anwendung in der Praxis entwickelt wurden. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Softwareentwickler, die neu im Betrieb sind und eine solide Grundlage in Produktions-ML-Systemen aufbauen möchten.Keine vorherige DevOps- oder Cloud-Administrationserfahrung erforderlich. Lesen Sie noch heute weiter, um die Workflows zu meistern, die das maschinelle Lernen in der modernen Produktion unterstützen.