Отслеживание экспериментов ML и разработка моделей для MLOps

Переход от беспорядочного экспериментального кода к организованным, готовым к производству рабочим процессам машинного обучения может быть нелегким без систематического подхода. Этот курс научит вас регистрировать, отслеживать и сравнивать эксперименты ML для обеспечения полной воспроизводимости. Вы перейдете от хаотических циклов разработки к структурированному управлению моделями, научитесь регистрировать параметры, сравнивать запуски моделей и управлять версиями моделей с помощью отраслевых стандартов MLOps. Что вы узнаете: - Понять основные принципы отслеживания экспериментов и почему это важно для современных MLOps - Систематически регистрируйте гиперпараметры, метрики и артефакты во время обучения модели - Сравнение различных прогонов модели для определения наиболее эффективных конфигураций - Управление версиями моделей и переходами на протяжении всего жизненного цикла разработки - Примените чистые методы кодирования и современные стандарты упаковки к рабочим процессам ML - Организуйте свои проекты машинного обучения для бесперебойного сотрудничества и воспроизводимости Курс начинается с основных определений и основных концепций отслеживания экспериментов, а затем вы пройдете пошаговые письменные объяснения ведения журналов, сравнения прогонов и моделей версионирования. Вы будете практиковать эти концепции через текстовые упражнения, предназначенные для имитации реальных сценариев MLOps. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, энтузиастов машинного обучения и инженеров программного обеспечения, которые хотят принять передовые методы MLOps. Не требуется опыта работы с продвинутым машинным обучением или DevOps. Начните структурированное отслеживание сегодня, чтобы сделать ваши рабочие процессы машинного обучения организованными и воспроизводимыми.