Машинное обучение и глубокое обучение для разработчиков программного обеспечения

Интеграция машинного обучения в производственную деятельность требует от разработчика программного обеспечения перехода от написания традиционного детерминированного кода к управлению данными, моделями и конвейерами. Этот текстовый курс поможет вам преодолеть этот разрыв, показав, как превратить необработанные модели в устойчивые, масштабируемые производственные службы. Вы узнаете, как развертывать, обслуживать и поддерживать модели машинного обучения и глубокого обучения с использованием передовых методов современной инженерии, включая надежную разработку API и автоматизированные рабочие процессы. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения и глубокого обучения, терминологии и этапов жизненного цикла - Создание и обслуживание предсказуемых моделей в качестве масштабируемых API с использованием современных веб-платформ на основе Python - Контейнеризация приложений машинного обучения для обеспечения согласованности сред разработки и производства - Внедрение основных конвейеров CI / CD для автоматизации тестирования и развертывания кода модели - Применять стратегии мониторинга и обслуживания для отслеживания производительности модели и управления дрейфом данных в производстве Курс начинается с основных определений машинного обучения и базовых концепций обучения моделей, а затем переходит к моделям упаковки, созданию конечных точек API, контейнеризации приложений и созданием автоматизированных рабочих процессов развертывания. Этот курс разработан специально для инженеров программного обеспечения, веб-разработчиков и системных архитекторов, которые только начинают работать с машинным обучением. Начните читать сегодня, чтобы овладеть инженерной стороной машинного обучения.