Podstawy uczenia maszynowego i MLOps

Budowanie modelu uczenia maszynowego w środowisku piaskownicy to tylko pierwszy krok. Prawdziwe wyzwanie polega na wdrażaniu, skalowaniu i utrzymywaniu go w środowisku produkcyjnym na żywo. Ten kurs tekstowy wypełnia lukę między teoretyczną nauką o danych a praktyczną inżynierią uczenia maszynowego. Zdobędziesz jasne zrozumienie sposobu określania zakresu projektów, ustalania wiarygodnych linii bazowych, zarządzania potokami danych, wdrażania modeli i wdrażania ciągłego monitorowania w celu radzenia sobie z rzeczywistymi wyzwaniami, takimi jak dryf koncepcyjny. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe fazy cyklu życia uczenia maszynowego produkcji, od zakresu projektu po projekt systemu. - Ustaw podstawowe wskaźniki wydajności i przeprowadź uporządkowaną analizę błędów, aby poprowadzić iterację modelu. - Zaprojektuj solidne potoki danych i rozwiązuj problemy z jakością danych, w tym koncepcję obsługi i dryf danych. - Skonfiguruj strategie wdrażania i wybierz odpowiednie architektury do prognozowania w czasie rzeczywistym i wsadowym. - Monitoruj wydajność modelu na żywo za pomocą nowoczesnych koncepcji obserwacji i zautomatyzowanych pętli sprzężenia zwrotnego. Kurs zaczyna się od podstawowych definicji systemów produkcyjnych i zasad MLOps, a następnie prowadzi przez przygotowanie danych, wzorce wdrażania i konserwację po wdrożeniu.Dzięki pisemnym wyjaśnieniom i praktycznym scenariuszom kodu nauczysz się myśleć jak inżynier uczenia maszynowego. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących inżynierów ML, naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy są nowicjuszami w przepływach pracy produkcyjnych.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie MLOps, ponieważ zaczynamy od absolutnych podstaw cyklu życia produkcji. Rozpocznij swoją podróż w kierunku tworzenia niezawodnych, gotowych do produkcji systemów uczenia maszynowego już dziś.