Основы MLOps: развертывание и мониторинг моделей машинного обучения

Перенос модели машинного обучения из локальной переносной компьютера в надежную производственную среду требует специального набора навыков. Этот текстовый курс познакомит вас с основными принципами операций машинного обучения (MLOps), ликвидируя разрыв между наукой о данных и программной инженерией. К концу этого курса вы узнаете, как автоматизировать конвейеры моделей, управлять версиями данных и настраивать непрерывную интеграцию и непрерывное развертывание (CI/CD) для ваших систем ИИ. Что вы узнаете: - Понять основные концепции MLOps, терминологию и жизненный цикл машинного обучения. - Настройка автоматизированных конвейеров для предварительной обработки данных, обучения моделей и оценки. - Применять управление версиями как к кодам, так и к наборам данных для обеспечения воспроизводимости. - Развертывание моделей в производстве с использованием основ контейнеризации и облачных услуг. - Мониторинг производительности модели в режиме реального времени для обнаружения дрейфа данных и поддержания точности. - Внедрение основных рабочих процессов CI / CD, адаптированных для конвейеров машинного обучения. Курс начинается с основных терминов и структурных основ, а затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения по проектированию конвейера, стратегиям развертывания и текущей наблюдаемости модели. Этот курс предназначен для начинающих инженеров машинного обучения, ученых данных и разработчиков программного обеспечения, которые недавно начали работать и хотят научиться управлять производственными моделями, не требуя предварительного опыта DevOps. Начните читать сегодня, чтобы создать надежные, автоматизированные и масштабируемые системы машинного обучения.