MLOps (機械学習オペレーション)
本番環境で機械学習モデルをデプロイ、監視、維持するための原則と実践を学びます。データサイエンスと DevOps の間のギャップを埋めます。
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クラウドプラットフォームにおけるAIと機械学習：基礎とソリューション
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Azure Machine Learning: No-Code AI Fundamentals
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AWS SageMaker Fundamentals for Machine Learning
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AIアプリケーションのためのDevOps、DataOps、およびMLOps
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機械学習パイプラインの基礎
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MLOps Fundamentals: Building Reliable Machine Learning Pipelines
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データサイエンティストのための Azure Machine Learning の基礎
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クラウドプラットフォームでのTensorFlowによる機械学習
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クラウド上のTensorFlowを用いた機械学習
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クラウドデータエンジニアリング: ビッグデータと機械学習の基礎
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AWS 機械学習ソリューション: ライフサイクルからMLOpsまで
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Machine Learning Engineering with SAS
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Azure Machine Learning: ソリューションの構築と管理
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クラウドプラットフォームを活用したMLOpsの基礎
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機械学習モデルのデプロイメント
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GCPを活用したスマートアナリティクスと機械学習
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クラウド上でTensorFlowを使って機械学習モデルを構築する
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クラウドプラットフォームAIインフラストラクチャの基礎
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機械学習ワークフロー：データからデプロイメントまで
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