Schița de curs

Introducere

  • Machine Learning modele vs software tradițional

Prezentare generală a fluxului de lucru DevOps

Prezentare generală a fluxului de lucru Machine Learning

ML ca cod plus date

Componentele unui sistem ML

Studiu de caz: O aplicație de vânzări Forecasting

Accessing Data

Validarea datelor

Transformarea datelor

De la conducta de date la conducta ML

Construirea modelului de date

Formarea modelului

Validarea modelului

Reproducerea modelului de formare

Implementarea unui model

Furnizarea unui model instruit pentru producție

Testarea unui sistem ML

Orchestrarea livrării continue

Monitorizarea modelului

Versionarea datelor

Adaptarea, extinderea și întreținerea unei platforme MLOps

Depanare

Rezumat și concluzii

Cerințe

  • O înțelegere a ciclului de dezvoltare software
  • Experiență în construirea sau lucrul cu modele de Machine Learning
  • Familiaritate cu programarea Python
  • .

Audiență

  • IngineriiML
  • DevOps ingineri
  • Inginerii de date
  • Inginerii de infrastructură
  • Dezvoltatorii de software
  35 ore
 

Mărturii (3)

Cursuri înrudite

Categorii înrudite