PickAClass · KI, Technologie & Ingenieurwesen · KI & Machine Learning

MLOps (Machine Learning Operations)

Lernen Sie die Prinzipien und Praktiken für die Bereitstellung, Überwachung und Wartung von Machine-Learning-Modellen in der Produktion. Schließen Sie die Lücke zwischen Data Science und DevOps.

MLOps (Machine Learning Operations)

Entwerfen von Modellbereitstellungslösungen mit Azure Machine Learning

Verwalten von Daten in Azure Machine Learning

Track Model Training mit MLflow in der Produktion Jobs

MLflow-Modellverwaltung in Azure Machine Learning

Verantwortungsbewusste KI-Dashboards in Azure Machine Learning mit Python

MLOps Fundamentals: Automatisierung von Machine Learning-Workflows

Verwalten von Umgebungen in Azure Machine Learning mit Python

Automatisieren von Azure Machine Learning-Aufträgen mit GitHub-Aktionen

Hyperparameter-Tuning in Azure Databricks mit Optuna

Interaktion mit den Entwicklertools für Azure Machine Learning Workspace

Grundlagen der Azure Machine Learning-Modellüberwachung

Data Science und Modellverfolgung in Fabric

Machine Learning für die Produktion mit Azure Databricks

Entwicklung von Machine Learning-Lösungen in Azure

Automatisierung von Machine Learning mit Azure Databricks AutoML

Training von Machine Learning-Modellen in Azure Databricks

Erste Schritte mit Azure Machine Learning Workspace und Assets

MLflow in Azure Databricks: Nachverfolgen und Verwalten von Modellen

MLflow in Azure Machine Learning: Skripte ausführen und Modelle verfolgen

Versionskontrolle für Machine Learning und MLOps Projekte

Erstellen und Automatisieren von Pipelines in Azure Machine Learning

Ausführen von Trainingsskripten mit Azure Machine Learning SDK v2

MLOps Foundations: Automatisieren von Workflows mit Azure Machine Learning

Entwicklung von Machine Learning-Lösungen mit Azure