DevOps to MLOps: Deploy and Manage Machine Learning Systems (dalam bahasa Inggris).

Ketika machine learning beralih dari penelitian eksperimental ke lingkungan produksi, organisasi membutuhkan para profesional yang bisa menjembatani kesenjangan antara pengembangan perangkat lunak dan ilmu data. Transisi dari DevOps tradisional ke MLOps adalah kunci untuk mengautomasi, menerapkan, dan memonitor model machine learning yang dapat diandalkan secara skala besar. Dalam kursus berbasis teks komprehensif ini, Anda akan belajar bagaimana menerapkan prinsip-prinsip DevOps yang terbukti secara langsung ke siklus hidup machine learning. Anda akan mulai dengan konsep inti MLOps dan kemajuan untuk membangun pipa otomatis, mengelola model registri, dan menerapkan pelatihan terus-menerus dan sistem pemantauan. Apa yang akan kau pelajari: - Mengerti perbedaan dasar antara DevOps tradisional dan aliran kerja MLOps - Konfigurasi pipa pembelajaran mesin otomatis untuk persiapan data, pelatihan model, dan evaluasi - Mengurus versi dan deployment model menggunakan register dan containerisasi modern - Implementasi integrasi dan deployment terus menerus (CI/CD) khusus disesuaikan untuk sistem ML - Monitor model yang ditempatkan dalam produksi untuk mendeteksi data drift dan degradasi kinerja Kursus ini dimulai dengan terminologi dasar dan arsitektur MLOps sebelum memandu Anda melalui skenario tertulis untuk otomatisasi pipa, deployment berkontainer, dan pemantauan produksi. Anda akan belajar bagaimana membangun loop umpan balik yang kuat untuk menjaga model machine learning Anda tetap akurat dan dapat diandalkan seiring waktu. Kursus ini dirancang untuk insinyur DevOps, pengembang perangkat lunak, dan profesional data bercita-cita tinggi yang ingin memasuki ruang MLOps. Tidak ada pengalaman sebelumnya dalam pembelajaran mesin yang diperlukan, meskipun pemahaman dasar konsep pengembangan perangkat lunak akan membantu. Mulailah perjalanan Anda ke operasi machine learning dan kuasai keterampilan yang diperlukan untuk menerapkan sistem ML yang siap produksi hari ini.