Kompletny przepływ pracy projektu ML: od rozwoju do produkcji

Wiele kursów uczy szkolenia modelu, ale niewiele wyjaśnia, jak przekształcić notebook w niezawodny system.Ten kurs wprowadza pełny cykl życia projektu wymagany do dostarczania rzeczywistej wartości biznesowej za pomocą uczenia maszynowego. Pod koniec tego kursu zrozumiesz podstawowe etapy projektu ML, od wstępnej eksploracji danych i opracowywania modelu po wdrażanie, konserwację i monitorowanie, umożliwiając przejście od izolowanych eksperymentów do gotowych do produkcji rozwiązań. Czego się nauczysz: * Zrozum krytyczne kroki do przełożenia potrzeb biznesowych na rozwiązywalny problem uczenia maszynowego. * Praktyka przygotowania danych i technik inżynierii funkcji niezbędnych do solidnego szkolenia modelu. * Buduj podstawowe modele ML i oceniaj ich wydajność za pomocą standardowych wskaźników. * Skonfiguruj podstawowe śledzenie eksperymentów i wersjonowanie modeli w celu zapewnienia powtarzalności i współpracy zespołu. * Zastosuj podstawowe koncepcje konteneryzacji i wzorców wdrażania odpowiednich dla środowisk produkcyjnych. * Wdrożyć podstawowe strategie monitorowania i konserwacji w celu zapewnienia niezawodności modelu w czasie. Zaczynamy od kluczowej terminologii i podstawowych pojęć, a następnie systematycznie przechodzimy przez fazy rozwoju, szkolenia, walidacji i operacjonalizacji projektu ML, koncentrując się na praktycznych ćwiczeniach pisemnych. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących w uczeniu maszynowym, którzy chcą zrozumieć praktyczny przepływ pracy naukowca danych lub inżyniera ML.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z MLOps lub systemami produkcyjnymi. Zacznij uczyć się, jak dostarczać projekty uczenia maszynowego, które działają w prawdziwym świecie już dziś.