แนะนำ MLOps: สร้างและใช้ท่อส่งข้อมูลกับ Azure

หลักสูตรนี้จะแนะนำให้คุณรู้จักกับ MLOps ซึ่งเป็นหลักสูตรที่สำคัญมากที่รวมการพัฒนาการเรียนรู้เครื่องกับการปฏิบัติงานเพื่อส่งมอบแบบจำลองที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้ในโลกแห่งความเป็นจริง ผ่านการเขียนคู่มือที่สมบูรณ์แบบนี้ คุณจะเปลี่ยนจากการฝึกอบรมแบบจำลองโดยใช้มือไปสู่การออกแบบกระบวนการทำงานอัตโนมัติพร้อมสำหรับการผลิต คุณจะเข้าใจว่าคุณจะนำหลักการของ DevOps ไปใช้กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างไร ทำให้การทดสอบอัตโนมัติ การรวมกันอย่างต่อเนื่อง และการนำเสนอแบบจำลองอย่างมีระบบ คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักการหลักของ MLOps รวมถึงระดับความสมบูรณ์ ช่วงของวงจรชีวิต และความท้าทายของการนำเสนอการเรียนรู้เครื่องแบบดั้งเดิม - ออกแบบการรวมกันอย่างต่อเนื่อง (CI) และการส่งมอบอย่างต่อเนื่อง (CD) สำหรับงานการเรียนรู้เครื่อง - ปรับแต่งการฝึกซ้อมอย่างต่อเนื่อง (CT) วงจรที่จะฝึกซ้อมแบบจำลองใหม่โดยอัตโนมัติเมื่อข้อมูลใหม่มาถึง - ใช้แนวคิด Azure Machine Learning และ Azure DevOps ในการจัดทำระบบการเรียนรู้เครื่องมือแบบ end-to-end - ติดตามการผลิต ใช้การตรวจจับการเปลี่ยนแปลง และกลยุทธ์การติดตามผลงาน เพื่อความน่าเชื่อถือในระยะยาว คุณจะเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้คำศัพท์พื้นฐานของ MLOps และหลักการสถาปัตยกรรมก่อนที่จะสำรวจขั้นตอนการเขียนการเดินผ่านการปรับแต่งระบบท่อส่งข้อมูล หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับวิศวกร ML ที่มีฝัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนักพัฒนาที่เพิ่งเริ่มต้นการปฏิบัติงานและต้องการสร้างรากฐานที่มั่นคง ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์ DevOps ก่อนหน้านี้ เพราะเราเริ่มต้นด้วยพื้นฐานของท่อและอัตโนมัติ เริ่มอ่านวันนี้เพื่อเรียนรู้การทำงานที่นำมาซึ่งการเรียนรู้ของเครื่อง แบบจำลองชีวิตในงานผลิต