MLOps Foundations: Bereitstellung und Überwachung von Machine Learning in der Cloud

Die Erstellung eines Machine-Learning-Modells ist nur der erste Schritt. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, es in einer Produktionsumgebung bereitzustellen, zu skalieren und zu warten. Viele aufstrebende Data Scientists haben Schwierigkeiten, die Lücke zwischen einem lokalen Notebook und einem zuverlässigen, automatisierten Cloud-System zu schließen. Dieser reine Textkurs bietet einen klaren Weg zum Verständnis und zur Anwendung von Machine Learning Operations (MLOps). Sie werden vom Schreiben von einfachem Modellcode zum Entwerfen automatisierter Pipelines übergehen, die Datenvalidierung, Modelltraining, Bereitstellung und Echtzeit-Performance-Tracking verwalten. Was Sie lernen: Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte von MLOps und den Lebenszyklus von Produktions-Machine-Learning-Systemen; Konfigurieren Sie automatisierte Pipelines für die kontinuierliche Integration und kontinuierlichen Bereitstellung (CI / CD) von ML-Modellen; Implementieren Sie Modellüberwachungs- und Beobachtungsstrategien, um Datendrift und Leistungsabfall zu erkennen; Wenden Sie Containerisierung an Verwalten Sie Modellversionen und Metadaten mithilfe einer zentralen Modellregistrierung, um die Verfügbarkeit von Modellen zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und vergleicht traditionelle DevOps mit MLOps, bevor Sie durch das Design der Datenpipeline, die Modellbereitstellungsmuster und die Überwachungsstrategien nach der Bereitstellung geführt werden. Sie lesen strukturierte Erklärungen und analysieren Szenarien aus der Praxis, um Ihre Fähigkeiten zur Cloud-Bereitstellung zu verbessern. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich mit Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und Systemadministratoren befassen möchten, die in das Feld der MLOps einsteigen möchten. Er beginnt mit den absoluten Grundlagen und erfordert keine Vorkenntnisse im Cloud-Betrieb. Lesen Sie noch heute, wie Sie zuverlässige, skalierbare Machine-Learning-Systeme in der Cloud erstellen.