От DevOps до MLOps: развертывание и управление системами машинного обучения

По мере того как машинное обучение переходит от экспериментальных исследований к производственным средам, организациям нужны профессионалы, которые могут преодолеть разрыв между разработкой программного обеспечения и наукой о данных. Переход от традиционных DevOps к MLOps является ключом к автоматизации, развертыванию и мониторингу надежных моделей машинного обучения в масштабе. В этом всеобъемлющем текстовом курсе вы узнаете, как применять проверенные принципы DevOps непосредственно к жизненному циклу машинного обучения. Вы начнете с основных концепций MLOps и перейдете к созданию автоматизированных конвейеров, управлению регистрами моделей и внедрению систем непрерывного обучения и мониторинга. Что вы узнаете: - Понимание основополагающих различий между традиционными рабочими процессами DevOps и MLOps - Настроить автоматизированные конвейеры машинного обучения для подготовки данных, обучения моделей и оценки - Управление версионированием и развертыванием моделей с использованием современных реестров и контейнеризации - внедрение методов непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (НИ/НР), специально разработанных для систем ОБ - Мониторинг развернутых моделей в производстве для обнаружения дрейфа данных и ухудшения производительности Курс начинается с основных терминов и архитектуры MLOps, а затем вы пройдете через письменные сценарии автоматизации конвейера, контейнеризированных развертываний и мониторинга производства. Вы узнаете, как создать надежные циклы обратной связи, чтобы сохранить точность и надежность моделей машинного обучения во времени. Этот курс предназначен для инженеров DevOps, разработчиков программного обеспечения и начинающих специалистов по данным, которые хотят войти в пространство MLOps. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения, хотя полезно базовое понимание концепций разработки программного обеспечения. Начните свой путь в операции машинного обучения и овладейте навыками, необходимыми для развертывания готовых к производству систем ML сегодня.