Μάθετε MLOps με αυτά τα 10 μαθήματα

Το MLOps γεννήθηκε στη διασταύρωση DevOps, Data Engineering και Machine Learning.

Τα συστήματα ML είναι πειραματικά, έχουν σημαντικότερο αριθμό στοιχείων και είναι πιο δύσκολο να κατασκευαστούν και να διατηρηθούν.

Εάν έχετε ασχοληθεί με τη μηχανική μάθηση ή τη βαθιά μάθηση, μπορεί να έχετε συναντήσει MLO.

Όπως και τα DevOps, οι Λειτουργίες Μηχανικής Μάθησης (MLOps) είναι η επόμενη σημαντική κίνηση που κάνουν οι σύγχρονες εταιρείες.

Αν και μοιράζεται παρόμοια ιδέα με το DevOps, εφαρμόζεται διαφορετικά.

Τα MLOps αναμένεται να αυξηθούν τρομερά και να φτάσουν τα 4 δισεκατομμύρια δολάρια μέχρι το τέλος του 2025.

Με την αυξανόμενη ζήτηση για MLOps, όλο και περισσότεροι υποψήφιοι ανυπομονούν να παρακολουθήσουν μαθήματα MLOps για να έχουν καλύτερες γνώσεις σχετικά με αυτές τις λειτουργίες.

Έτσι, αν είστε ένας από αυτούς, ας καταλάβουμε τι είναι το MLOps και, στη συνέχεια, ας μπούμε στη λίστα με τα 9 κορυφαία μαθήματα MLOps για να σας βοηθήσουμε να το μάθετε και να το κατακτήσετε.

Τι είναι το MLOps;

Το MLOps λειτουργεί ως ένα μέσο όπου οι επιστήμονες δεδομένων και οι ειδικοί στις λειτουργίες μπορούν να συνεργαστούν και να επικοινωνήσουν χρησιμοποιώντας ένα σύνολο τεχνικών.

Η εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης σε εκτεταμένα περιβάλλοντα παραγωγής μπορεί να αυτοματοποιηθεί για τη βελτίωση της ποιότητας και τον εξορθολογισμό της διαδικασίας διαχείρισης. Επιπλέον, το MLOps διευκολύνει την ευθυγράμμιση μοντέλων με τις επιχειρηματικές απαιτήσεις και τα ρυθμιστικά πρότυπα.

Μπορείτε ακόμη και να απελευθερώνετε εφαρμογές ML υψηλής απόδοσης συνεχώς στην παραγωγή σε κλίμακα, χάρη στα MLOps. Υπάρχουν συγκεκριμένες απαιτήσεις για την ML για τη δημιουργία ενός νέου κύκλου ζωής παράλληλα με τις τρέχουσες διεργασίες SDLC και CI/CD, που έχει ως αποτέλεσμα μια πιο αποτελεσματική ροή εργασίας και καλύτερα αποτελέσματα.

Οι διάφορες φάσεις των MLOps είναι:

  • Ανάλυση δεδομένων
  • Μετασχηματισμός/προετοιμασία δεδομένων
  • Μοντέλο εκπαίδευσης και ανάπτυξης
  • Επικύρωση μοντέλου

Για να βελτιωθείτε στα MLOps, χρειάζεστε ολοκληρωμένη γνώση, η οποία γίνεται πιο προσιτή με τη βοήθεια ενός μαθήματος εξειδίκευσης MLOps.

Γιατί να εξετάσετε ένα μάθημα εξειδίκευσης MLOps;

Δεδομένου ότι τα δεδομένα είναι το θεμέλιο όλων των προγραμμάτων, η μηχανική εκμάθηση διαφέρει από το παραδοσιακό λογισμικό. Η εξυπηρέτηση δεδομένων, αντί της λειτουργικότητας της εφαρμογής, είναι το επίκεντρο του σχεδιασμού του κώδικα. Επιπλέον, το ML είναι ένα δυναμικό σύστημα ανοιχτού βρόχου.

Η εργασία δεν ξεκινά μέχρι να τεθούν σε χρήση τα μοντέλα. Επιπλέον, τα μοντέλα παραγωγής πρέπει να παρακολουθούνται, να επανεκπαιδεύονται και να επανατοποθετούνται ως απόκριση στην αλλαγή των σημάτων δεδομένων για τη διατήρηση της βέλτιστης απόδοσης. Η ανάπτυξη μηχανικής μάθησης απαιτεί δεξιότητες πιο συχνά σε τεχνικούς τομείς όπως η μηχανική λογισμικού και το DevOps.

Σε ένα τυπικό μάθημα MLOps, οι θεμελιώδεις ιδέες της μηχανικής μάθησης συνδυάζονται με την πρακτική γνώση της σύγχρονης ανάπτυξης λογισμικού και των ρόλων μηχανικής για τη δημιουργία μηχανικής μηχανικής μάθησης για παραγωγή.

Θα μάθετε για τις δυνατότητες, τις δυσκολίες και τις επιπτώσεις της μηχανικής μηχανικής μάθησης σε διάφορους τομείς ανάπτυξης και παραγωγής. Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, θα είστε σε θέση να δημιουργήσετε λύσεις τεχνητής νοημοσύνης αιχμής και να αντιμετωπίσετε προβλήματα του πραγματικού κόσμου. Εκτός από αυτό, θα είστε προετοιμασμένοι να:

  • Δημιουργήστε ένα πλήρες σύστημα παραγωγής ML, συμπεριλαμβανομένου του σχεδιασμού έργου, των απαιτήσεων δεδομένων, των τεχνικών μοντελοποίησης και της ανάπτυξης
  • Δημιουργήστε ένα βασικό μοντέλο, επιλύστε την ολίσθηση ιδεών και κατασκευάστε ένα πρωτότυπο.
  • Μάθετε να σχεδιάζετε σωλήνες δεδομένων με την απόκτηση, τον καθαρισμό και την επικύρωση συνόλων δεδομένων
  • Χρησιμοποιήστε το TensorFlow Extended για να πραγματοποιήσετε μηχανική, μετασχηματισμό και επιλογή χαρακτηριστικών
  • Χρησιμοποιήστε εργαλεία για την προέλευση δεδομένων και τα μεταδεδομένα γενεαλογίας, δημιουργήστε έναν κύκλο ζωής δεδομένων και χρησιμοποιήστε σχήματα επιχειρηματικών δεδομένων για την παρακολούθηση της εξέλιξης των δεδομένων
  Πώς να κάνετε streaming στο γραφείο χωρίς καλώδιο

Οι μαθητές που παρακολουθούν ένα διαδικτυακό μάθημα MLOps μπορούν επίσης να λάβουν MLOps ZoomCamp, όπου μπορούν να ολοκληρώσουν λύσεις σε διαφορετικά αρχεία. Καλύπτει την εισαγωγή, την ανάπτυξη, τις πρακτικές, τα έργα κ.λπ.

Η σημασία των MLOps στις προοπτικές καριέρας

Υπάρχει ένας τεράστιος ανταγωνισμός στην επιστήμη δεδομένων και κάθε χρόνο, εκατοντάδες και χιλιάδες φοιτητές επιλέγουν αυτόν τον τομέα, καθώς προσφέρει ένα εξαιρετικό εύρος εργασίας.

Αν και τα MLOps είναι λιγότερο γνωστά από την επιστήμη δεδομένων, η κλίμακα αμοιβών είναι συγκρίσιμη. Ένας επιστήμονας δεδομένων στις ΗΠΑ έχει μέσο βασικό μισθό 119.000 $, ενώ οι μηχανικοί MLOps συνήθως βγάζουν περίπου 90.529 $.

Τα MLOps μπορούν να υποστηρίξουν οργανισμούς όλων των σχημάτων και μεγεθών για την ανάπτυξη αποτελεσματικών σχεδίων, τη διαχείριση και την επιτυχία στο μέλλον. Ως αποτέλεσμα, η σημασία αυτής της τεχνικής αυξάνεται καθώς τα δεδομένα και η τεχνολογία συνεχίζουν να ξεπερνούν νέα ύψη.

Έτσι, ως μηχανικός MLOps, θα εκτεθείτε σε διαφορετικές εργασίες, όπως η εγκατάσταση μοντέλων μηχανικής εκμάθησης και η διασφάλιση ότι είναι λειτουργικά στην παραγωγή. Για να χρησιμοποιήσετε το μοντέλο, πρέπει να είστε σε θέση να κατανοήσετε τον αλγόριθμο μηχανικής εκμάθησης που βρίσκεται στη βάση του.

Πώς λειτουργεί ένα μάθημα εξειδίκευσης MLOps;

Τα μαθήματα εξειδίκευσης MLOps μπορούν να βοηθήσουν τους μαθητές να αποκτήσουν τόσο πρακτικές όσο και θεωρητικές δεξιότητες. Δείτε πώς λειτουργεί η παρακολούθηση ενός μαθήματος.

Εγγράφω

Μπορείτε να εγγραφείτε απευθείας σε ένα διαδικτυακό μάθημα εξειδίκευσης MLOps αφού επιλέξετε το μάθημα που πιστεύετε ότι είναι κατάλληλο για εσάς. Μόλις εγγραφείτε σε ένα μάθημα, είστε εγγεγραμμένο μέλος.

Το καλύτερο μέρος είναι ότι μπορείτε να ολοκληρώσετε μόνο ένα μάθημα, να διακόψετε οριστικά τις σπουδές σας ή να ακυρώσετε τη συνδρομή σας. Θα σας παρασχεθεί επίσης ένας πίνακας ελέγχου για να απεικονίσετε και να παρακολουθείτε όλες τις εγγραφές σας στα μαθήματα και την πρόοδο.

Κάντε ένα Πρακτικό Έργο

Κάθε εξειδίκευση συνοδεύεται από ένα πρακτικό έργο που πρέπει να κάνετε για να ολοκληρώσετε το μάθημα εξειδίκευσης MLOps και να λάβετε το αυθεντικό πιστοποιητικό σας. Ωστόσο, πριν ξεκινήσετε το πρακτικό μάθημα έργου, πρέπει να ολοκληρώσετε όλα τα άλλα μαθήματα για να έχετε γνώσεις που μπορείτε να εφαρμόσετε στο έργο.

Λάβετε το Πιστοποιητικό

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, μπορείτε να λάβετε ένα πιστοποιητικό από το παρεχόμενο μάθημα, το οποίο μπορείτε να δείξετε σε πιθανούς εργοδότες και να αποκτήσετε τη δουλειά των ονείρων σας.

Τώρα, ας δούμε μερικά από τα καλύτερα μαθήματα MLOps που μπορείτε να παρακολουθήσετε.

MLOps Fundamentals: CI/CD/CT Pipelines of ML: Udemy

Αυτό το μάθημα Udemy θα σας διδάξει τις βασικές αρχές των MLOps και καλύπτει τον τρόπο με τον οποίο το MLOps επιλύει προβλήματα του παραδοσιακού ML ενώ παράλληλα ενισχύει την προσαρμοστικότητα και την αυτοματοποίηση της διαδικασίας ML.

Καλύπτει:

  • Τα πρότυπα και οι αξίες που χτίζονται γύρω από το MLOps
  • Σωληνώσεις για συνεχή παράδοση, συνεχή εκπαίδευση και συνεχή ενσωμάτωση σε MLOps
  • Το μάθημα MLOps έχει μια σειρά επιπέδων ωριμότητας
  • Συγκρίσεις των πλατφορμών MLOps και της στοίβας εργαλείων

Αυτό το μάθημα από την Udemy απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς ML, μηχανικούς DevOps και άλλους επαγγελματίες που θέλουν να μάθουν την ιδέα.

Ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης: Udemy

Αυτό το μάθημα ανάπτυξης μηχανικής μάθησης από την Udemy σάς διδάσκει πώς να μεταφέρετε τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης από το ερευνητικό στάδιο σε μια πλήρως ολοκληρωμένη λύση. Επιπλέον, το μάθημα θα εξηγήσει την ανάπτυξη του μοντέλου και πώς είναι χρήσιμο για την καριέρα σας.

Θα μάθετε κάθε στάδιο της κατασκευής ενός μοντέλου στο ερευνητικό περιβάλλον, πώς να μετατρέπετε τα σημειωματάρια Jupyter σε κώδικα παραγωγής, πακέτα κώδικα, να τα δημοσιεύετε σε ένα API και να προσθέτετε συνεχή παράδοση χρησιμοποιώντας διασκεδαστικά μαθήματα βίντεο.

Ο εκπαιδευτής θα μιλήσει για την ιδέα της αναπαραγωγιμότητας, τη σημασία της και τον τρόπο χρήσης της έκδοσης, των αποθετηρίων κώδικα και του Docker για τη μεγιστοποίηση της αναπαραγωγιμότητας κατά την ανάπτυξη. Επιπλέον, θα μάθετε τη διαδικασία ανάπτυξης ενός μοντέλου μηχανικής εκμάθησης από έναν φορητό υπολογιστή Jupyter σε πλατφόρμες και υποδομές cloud, λαμβάνοντας ταυτόχρονα υπόψη το CI/CD.

  Πρέπει να αγοράσετε το Apple Watch 4;

Αυτό το μάθημα είναι για:

  • Επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το πρώτο τους μοντέλο μηχανικής μάθησης
  • Επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να γίνουν πιο ικανοί στην ανάπτυξη μοντέλων.
  • Άτομα που εργάζονται στην ανάπτυξη λογισμικού αλλά θέλουν να μεταβούν στη μηχανική μάθηση

MLOps Fundamentals: Coursera

Αυτό το μάθημα Coursera θα μάθει για τα εργαλεία MLOps που χρησιμοποιούνται για την εγκατάσταση, την αξιολόγηση, τη λειτουργία και την παρακολούθηση συστημάτων παραγωγής ML στο Google Cloud σε αυτό το μάθημα.

Επιπλέον, περιλαμβάνει την ανάπτυξη, τη δοκιμή, την παρακολούθηση και την αυτοματοποίηση συστημάτων ML. Οι επαγγελματίες ML μπορούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία για την αξιολόγηση μοντέλων και τη συνεχή ανάπτυξη. Συνεργάζονται με επιστήμονες δεδομένων που μπορούν να δημιουργήσουν μοντέλα για να παρέχουν ταχύτητα στην ανάπτυξη των μοντέλων με τις καλύτερες επιδόσεις.

Τι θα μάθετε;

  • Εφαρμογή των απαραίτητων τεχνολογιών για αποτελεσματικά MLOps
  • Υιοθετήστε τις πιο αποτελεσματικές διαδικασίες CI/CD όταν ασχολείστε με συστήματα ML
  • Διαμορφώστε και ρυθμίστε περιβάλλοντα Google Cloud για αξιόπιστα και αποτελεσματικά MLO
  • Εφαρμόστε ροές εργασίας για εκπαίδευση και εξαγωγή συμπερασμάτων που είναι αξιόπιστες και αναπαραγώγιμες

MLOps Ειδίκευση: Coursera

Το μάθημα MLOps Coursera καλύπτει θεμελιώδεις ιδέες μηχανικής μάθησης και την πρακτική γνώση της σύγχρονης ανάπτυξης λογισμικού και ρόλων μηχανικής για τη δημιουργία μηχανικής μηχανικής μάθησης για παραγωγή.

Το μάθημα καλύπτει διάφορους τομείς, συμπεριλαμβανομένης της σύλληψης, της δημιουργίας και της διατήρησης ολοκληρωμένων συστημάτων που λειτουργούν συνεχώς στην παραγωγή. Το μάθημα διδάσκει πώς τα συστήματα παραγωγής πρέπει να διαχειρίζονται συνεχώς μεταβαλλόμενα δεδομένα, με έντονο τρόπο σε τυπική μοντελοποίηση μηχανικής μάθησης.

Τι θα μάθετε;

  • Δημιουργία ενός πλήρους συστήματος παραγωγής ML, συμπεριλαμβανομένου του σχεδιασμού έργου, των απαιτήσεων δεδομένων, των τεχνικών μοντελοποίησης και της ανάπτυξης
  • Δημιουργία βασικού μοντέλου, επίλυση της ολίσθησης ιδεών και κατασκευή ενός πρωτοτύπου για μια παραγωγική εφαρμογή μηχανικής μάθησης
  • Μαθαίνοντας να χρησιμοποιείτε το TensorFlow Extended για να πραγματοποιήσετε μηχανική και μετασχηματισμό
  • Εκμάθηση χρήσης εργαλείων για την προέλευση δεδομένων και τα μεταδεδομένα γενεαλογίας, τη δημιουργία ενός κύκλου ζωής δεδομένων και τη χρήση σχημάτων επιχειρηματικών δεδομένων για την παρακολούθηση της εξέλιξης των δεδομένων

Εκπαίδευση πιστοποίησης MLOps: CloudxLab

Το CloudxLab παρέχει αυτό το εκπαιδευτικό μάθημα πιστοποίησης MLOps. Γενικά, αναφέρεται στις μεθόδους, τις δεξιότητες και την τεχνογνωσία στον πραγματικό κόσμο που απαιτούνται για την ανάπτυξη των μοντέλων μηχανικής εκμάθησης, την εφαρμογή τους και την παρακολούθηση.

Μετά την εκπαίδευση του μοντέλου μηχανικής εκμάθησης, η επόμενη μεγάλη πρόκληση είναι η ανάπτυξη και η κλιμάκωσή του στην παραγωγή, ώστε να μπορούν να το χρησιμοποιούν περισσότεροι χρήστες. Θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε αποτελεσματικά τα εργαλεία και τις προσεγγίσεις μέσω της πειραματικής μαθησιακής διαδικασίας.

Η κατανόηση των ιδεών της μηχανικής μάθησης και της βαθιάς μάθησης είναι ζωτικής σημασίας, αλλά πρέπει επίσης να έχετε ισχυρή εξειδίκευση στις δεξιότητες μηχανικής παραγωγής. Εκτός από την ανάπτυξη εμπειρίας στις τεχνολογίες DevOps, αυτό το μάθημα εμβαθύνει σε μεθόδους μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης. Με την ολοκλήρωση του μαθήματος οι φοιτητές θα μάθουν να:

  • Δημιουργήστε ένα σύστημα μηχανικής μάθησης από την αρχή μέχρι το τέλος.
  • Μάθετε για το εύρος, τις απαιτήσεις δεδομένων, τη μοντελοποίηση και την ανάπτυξη του έργου
  • Δημιουργήστε αγωγούς για να βελτιώσετε τη διαδικασία εκπαίδευσης του μοντέλου
  • Μάθετε να αντιμετωπίζετε τις δυσκολίες της επιχείρησής σας με πολλαπλές τεχνικές μηχανικής εκμάθησης και βαθιάς εκμάθησης
  • Χρήση του Spark MLlib για προσαρμογή στην εκπαίδευση κατανεμημένων μοντέλων
  • Χρησιμοποιήστε αγωγούς CI/CD για να αναπτύξετε τα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης στον πραγματικό κόσμο

Certified MLOps Course Training: 360 DigiTMG

Αυτό το μάθημα MLOps καλύπτει την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης σε κλίμακα. Η εκπαίδευση προκύπτει από τη δυσαρέσκειά μας ενώ εργαζόμαστε σε έργα συμβουλευτικής και προσπαθούμε να υλοποιήσουμε έργα Μηχανικής Μάθησης σε πραγματικές συνθήκες.

Οι μηχανικοί ML αντιμετωπίζουν διαφορετικές προκλήσεις ενώ εργάζονται σε ένα έργο, όπως η «λειτουργία» και η «παραγωγική» του κώδικα. Για πολλούς μηχανικούς, είναι αρκετά δύσκολο να αναπτύξουν τα μοντέλα ML γρήγορα και αποτελεσματικά, επειδή δεν υπάρχει πλατφόρμα ή σύνολο συστάσεων όπως υπάρχουν σε άλλα έργα μηχανικής λογισμικού.

  Πώς να διαγράψετε εφαρμογές στο Apple TV

Αυτό το μάθημα θα σας διδάξει:

  • Η ζήτηση για MLOps στον τομέα της επιστήμης δεδομένων
  • Μάθετε για το Docker και τα οφέλη της μεταφοράς εμπορευματοκιβωτίων
  • Μάθετε για το TensorFlow Extended (TFX) και τα πολλά μέρη του

MLOps Engineering στο AWS

Αυτό το μάθημα MLOps από την AWS θα σας βοηθήσει να μάθετε και να εφαρμόζετε διαδικασίες τύπου DevOps ενώ εκπαιδεύετε και αναπτύσσετε μοντέλα ML με τη βοήθεια του MLOps Engineering στο AWS.

Επιπλέον, θα μάθετε πώς να λειτουργείτε σε ομάδα και να αξιοποιείτε εργαλεία, αυτοματισμούς, διαδικασίες και ομαδική εργασία για να υποστηρίξετε τους προγραμματιστές και το λειτουργικό προσωπικό, τους μηχανικούς DevOps και τους μηχανικούς πλατφόρμας δεδομένων ML που είναι υπεύθυνοι για τη λειτουργικότητα των μοντέλων ML.

Θα ανακαλύψετε πώς να δημιουργήσετε ένα σχέδιο δράσης MLOps για την επιχείρησή σας μόλις τελειώσει το μάθημα, ώστε να μπορείτε να μεταβείτε από τη μελέτη στην άσκηση.

Επαγγελματικό Πιστοποιητικό σε MLOps με AWS: EdX

Αυτό το μάθημα EdX είναι μια άλλη καλή επιλογή για τους λάτρεις της ML. Θα μάθετε να ενσωματώνετε τις ικανότητες της μηχανικής δεδομένων και της επιστήμης δεδομένων για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης μέσω του μαθήματος Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

Το μεγαλύτερο μέρος της εργασίας για την εφαρμογή μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης δεν περιλαμβάνει ανάπτυξη μοντέλων. Το πρόγραμμα σπουδών θα σας εισάγει στη συνεργασία με επιστήμονες δεδομένων και στην εφαρμογή μοντέλων μηχανικής μάθησης που μπορούν να μάθουν από δεδομένα και να παράγουν προβλέψεις. Αυτή η διαδικασία είναι γενικά αυτοματοποιημένη. Ως εκ τούτου, απαιτούνται MLOps και τεχνογνωσία μηχανικής τεχνητής νοημοσύνης.

Για να προσθέσετε περισσότερα, το μάθημα θα σας βοηθήσει να μάθετε πώς να κατασκευάζετε τον αγωγό για να παρακολουθείτε πολλά σημεία λειτουργίας, όπως τα εισερχόμενα δεδομένα και τις εξόδους απόφασης.

Πιστοποίηση MLOps Course: igmGuru

Αυτό το μάθημα MLOps από το igmGuru στοχεύει να καθοδηγήσει τους συμμετέχοντες στη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης για μαζική παραγωγή.

Τα άτομα λαμβάνουν βελτιωμένη εκπαίδευση στη χρήση διαφόρων εργαλείων και τεχνικών παραγωγής για μηχανική μάθηση. Το μάθημα παρέχει την απαιτούμενη έκθεση στα θεμελιώδη στοιχεία του MLOps που χρειάζεστε για να αναπτύξετε την ικανότητα του αντικειμένου, η οποία είναι ζωτικής σημασίας για τη διασφάλιση μιας επιτυχημένης καριέρας στην τεχνητή νοημοσύνη.

MLOps Fundamentals: PluralSight

Αυτό το μάθημα από την PluralSight εστιάζει στην παροχή εις βάθος γνώσης των τυπικών πρακτικών μηχανικής εκμάθησης για την ανάπτυξη, την αξιολόγηση, την παρακολούθηση και τη λειτουργία ενσωματωμένων σε ML συστημάτων.

Διάφορα εργαλεία λειτουργίας μηχανικής μάθησης θα παρουσιαστούν στους μαθητές κατά τη διάρκεια του μαθήματος. Εκτός από την κατανόηση των χρήσεων αυτών των εργαλείων, οι εκπαιδευόμενοι θα μάθουν περαιτέρω τυπικές προσεγγίσεις για τη χρήση αυτών των εργαλείων. Το μάθημα θα βοηθήσει τους επαγγελματίες να ενσωματώσουν ένα σύστημα ML με μια επιχειρηματική διαδικασία.

Ωστόσο, οι εκπαιδευόμενοι θα μάθουν περαιτέρω να δοκιμάζουν και να παρακολουθούν το σύστημα ML για να βελτιώσουν την απόδοσή του και να εξαλείψουν τεχνικές δυσλειτουργίες. Το PluralSight προσφέρει μια δωρεάν δοκιμαστική έκδοση αυτού του διαδικτυακού μαθήματος. Εάν σας αρέσει η δωρεάν έκδοση και θέλετε να συνεχίσετε με το μάθημα, αγοράστε την premium έκδοση. Η δωρεάν δοκιμή είναι για δέκα ημέρες και περιλαμβάνει μόνο την εισαγωγική ενότητα του μαθήματος.

συμπέρασμα

Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι μια τεχνολογία αιχμής που κάνει τις μηχανές πιο έξυπνες και αυτοσυντηρούμενες τη λήψη αποφάσεων. Στο παρελθόν, οι μηχανές λειτουργούσαν σύμφωνα με τις ανθρώπινες εισροές. Ωστόσο, ένα ενσωματωμένο σύστημα ML μπορεί να λειτουργεί ανεξάρτητα χωρίς ανθρώπινη παρέμβαση και συνεχίζει να βελτιώνει την απόδοσή του με την πάροδο του χρόνου αναλύοντας δεδομένα και μαθαίνοντας.

Έτσι, εάν θέλετε να μπείτε στον τομέα της επιστήμης δεδομένων, η εκμάθηση των Λειτουργιών ML (MLOps) είναι απαραίτητη. Μέσα από ένα μάθημα MLOps, μπορείτε να μάθετε τις βασικές αρχές των λειτουργιών ML και να ξεκαθαρίσετε τις αμφιβολίες και τις παρανοήσεις σας. Θα σας βοηθήσει επίσης να αποκτήσετε τη δουλειά των ονείρων σας και να κερδίσετε αξιοπρεπώς.

Επομένως, επιλέξτε ένα καλό μάθημα MLOps από την παραπάνω λίστα, εγγραφείτε σε αυτό και ξεκινήστε να μαθαίνετε.