PickAClass · AI, Teknologi & Kejuruteraan · AI & Pembelajaran Mesin

MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin)

Pelajari prinsip dan amalan untuk menggunakan, memantau dan menyelenggara model pembelajaran mesin dalam persekitaran pengeluaran. Rapatkan jurang antara sains data dan DevOps.

MLOps (Operasi Pembelajaran Mesin)

Sains Data dan Penjejakan Model dalam Fabric

Automasi Pembelajaran Mesin dengan Azure Databricks AutoML

Bermula dengan Azure Machine Learning Workspace dan Aset

Pembelajaran Mesin dengan Azure Databricks: Bina dan Laksanakan Model ML

Aliran Kerja AWS ML dengan SageMaker, Storan, dan Keperluan Keselamatan

Sebar Dan Optimumkan Perkhidmatan ML Dengan Keyakinan

Pembelajaran Mesin Perusahaan: Mereka Bentuk Aliran Kerja ML yang Praktikal

Pelajaran Mesin Perusahaan: Merekayasa Aliran Kerja Dunia Nyata

Pembelajaran Mesin Pengeluaran untuk Jurutera Perisian

Sains Data dan Machine Learning Tanpa Pengkodan

Automasi Aliran Kerja dengan n8n: Daripada Asas kepada Ejen AI

Penyesuaian Hiperparameter dengan Tugasan Sweep Azure Machine Learning

Azure Machine Learning: Bina dan Deploy Projek Pertama Anda

Saluran Data Penstriman AWS untuk Pembelajaran Mesin Masa Nyata

Kubeflow untuk Pembelajaran Mesin: Persediaan dan Pengurusan Aliran Kerja

AWS Machine Learning Engineering: Pembangunan Model dan SageMaker

Pemprosesan Data Teragih dengan AWS EMR dan Spark untuk Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin PySpark: Asas MLlib dan Saluran Paip

Asas AI dan Pembelajaran Mesin Platform Cloud

AWS MLOps: Menggunakan Model Pembelajaran Mesin dalam Pengeluaran

Asas MLOps: Mengurus Siklus Hayat Pembelajaran Mesin

Databricks, dbutils, dan Asas MLOps untuk Pemula