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)

Automazione dei Flussi di Lavoro con n8n: Dalle Basi agli Agenti AI

Scaling TinyML: MLOp e distribuzione per dispositivi edge

Distribuzione di Modelli di Machine Learning su Heroku

Machine Learning Serverless: Distribuzione di Modelli su AWS Lambda

Modellazione Predittiva e Pipeline Batch con Cloud Dataflow

Salvataggio e Packaging di Modelli di Machine Learning per la Produzione

Pipeline di Modelli PySpark per Data Lake nel Cloud

Deploying Scalable Machine Learning Models with Python and Flask

Distribuzione di modelli di Machine Learning con servizi Serverless e Gestiti

Costruire Pipeline di Machine Learning Batch con Scikit-Learn

Distribuzione di modelli ML: servizi Web e persistenza dei modelli

Distribuzione di endpoint Web scalabili per modelli di machine learning

Implementazione di modelli di machine learning come endpoint Web con Python

Machine Learning serverless: aggiornamenti e rinfreschi automatizzati dei modelli

Pipeline di Dati in Tempo Reale con Cloud Dataflow

PySpark MLlib: Creazione di Pipeline Batch per Modelli Predittivi

Servizi di analisi e machine learning di AWS per principianti

Prototipazione di modelli predittivi per pipeline di dati scalabili

Pipeline di Data Science: Modelli, Strumenti e Ambienti Cloud

Automatizzare le Pipeline di ML con Airflow e Kubernetes

Distribuzione di Modelli di Machine Learning Scalabili con Funzioni Cloud Serverless

Smoke Testing per pipeline di apprendimento automatico

Pubblicazione delle previsioni ML in Cloud Datastore e BigQuery

Creare pipeline di machine learning scalabili con PySpark e MLlib