PickAClass · AI, Tecnologia e Ingegneria · AI e Machine Learning

MLOps (Machine Learning Operations)

Impara i principi e le pratiche per distribuire, monitorare e mantenere i modelli di machine learning in produzione. Colma il divario tra data science e DevOps.

MLOps (Machine Learning Operations)

Addestramento e Gestione di Modelli con Azure Machine Learning

Gestione dei Modelli e AI Responsabile in Azure Machine Learning

Data Science e Machine Learning in Fabric

MLOps Foundations: Operazionalizzare i Modelli di Machine Learning

Azure Machine Learning: Addestramento e Sperimentazione di Modelli

Creare soluzioni di Machine Learning con Azure Databricks

Introduzione a MLOps: Progettazione e Implementazione di Pipeline di Machine Learning

Distribuzione e Consumo di Modelli in Azure Machine Learning

Ottimizzazione dell'addestramento dei modelli con Azure Machine Learning

Gestione dei Workspace di Azure Machine Learning: Configurazione e Setup

Machine Learning con Azure Databricks: Costruisci e Distribuisci Modelli ML

Test e Automazione delle Pipeline ML

Scripting Python per l'Automazione dei Workflow Cloud

Automatizzare le pipeline ML per le prestazioni con scikit-learn

Fondamenti di AutoML: Costruire modelli di Machine Learning senza codice

Integrazione di AWS IoT, Machine Learning e Blockchain

Fondamenti di Machine Learning e MLOps su AWS

Servizi AI Gestiti AWS per Sviluppatori di Applicazioni

Flussi di lavoro ML su AWS con SageMaker, Storage e Fondamentali di Sicurezza

Addestramento, Ottimizzazione e Deployment di Modelli AWS

Fondamenti di Azure ML: Distribuzione, Gestione e Sperimentazione con i Modelli

Progettare e preparare soluzioni Azure ML

Configurazione degli spazi di lavoro di Azure Machine Learning per la preparazione al DP-100

Strategia di Machine Learning: Costruire un'Organizzazione Pronta per il ML