Membangun dan Memasang Layanan Pembelajaran Mesin dengan Docker

Banyak insinyur Machine Learning yang bercita-cita tinggi berjuang untuk menjembatani kesenjangan antara model teoretis dan penerapan di dunia nyata. Kursus ini memandu Anda melalui siklus hidup lengkap proyek ML komersial, sehingga Anda dapat dengan percaya diri menerapkan model dan menunjukkan keterampilan praktis yang siap digunakan. Apa yang akan kau pelajari: * Mengerti siklus hidup proyek Machine Learning lengkap, dari pengambilan data mentah hingga pengiriman layanan. * Melatih, mengevaluasi, dan serialisasi model prediktif yang cocok untuk penggunaan produksi. * Terapkan prinsip-prinsip kontenerisasi dasar menggunakan Docker untuk membungkus aplikasi ML dan dependensi Anda. * Konfigurasi dasar API endpoint untuk melayani model prediksi secara efektif. * Praktik penting MLOps konsep, termasuk model dasar versi dan manajemen artefak. * Membangun proyek portofolio berdampak tinggi yang menunjukkan kesiapan aliran kerja komersial dari awal hingga akhir. Kami mulai dengan persiapan data dasar dan pelatihan model, kemajuan melalui pengembangan aplikasi, dan diakhiri dengan langkah-langkah praktis yang diperlukan untuk mengkontainerisasi dan menerapkan layanan Anda. Tidak ada deployment sebelumnya atau pengalaman Docker yang diperlukan. Mulai membangun portofolio yang akan mempercepat karier Anda hari ini.