MLOps (Opérations de Machine Learning)
Apprenez les principes et les pratiques pour déployer, surveiller et maintenir des modèles de machine learning en production. Comblez le fossé entre la science des données et le DevOps.
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Passez de la recherche à la production en apprenant à assembler, tester et déployer des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de pipelines robustes.
Acquérez les compétences de base pour opérationnaliser et gérer efficacement les modèles d’apprentissage automatique, du développement au déploiement, en utilisant les principes d’Azure Machine Learning et de MLOps.
Découvrez comment combler le fossé entre la science des données et la production en concevant des pipelines d’intégration, de livraison et de formation continus à l’aide d’Azure DevOps et d’Azure Machine Learning.
Maîtrisez les bases de l'analyse de données et de l'apprentissage automatique pour extraire des informations exploitables et prendre des décisions éclairées à l'aide d'outils Python modernes.
Maîtrisez l'apprentissage automatique basé sur le cloud, les MLOps et le déploiement de modèles pour préparer votre certification d'ingénieur ML professionnel dans le cloud.
Construisez une base solide en science des données et en apprentissage automatique, apprenez à analyser des données et à déployer des modèles pour les industries du monde réel.
Apprenez à créer, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique professionnels à l'aide de TensorFlow dans un environnement cloud moderne.
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Apprenez à créer, former et déployer des modèles de machine learning en production à l'aide de pratiques MLOps essentielles basées sur le cloud.
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Apprenez à concevoir, implémenter et gérer des solutions d’apprentissage automatique de bout en bout sur Azure tout en vous préparant à la certification DP-100.
Maîtrisez le cycle de vie du machine learning basé sur le cloud, de la préparation initiale des données au déploiement et à la surveillance automatisés des modèles.
Apprenez à créer, déployer et gérer une infrastructure cloud évolutive pour les charges de travail d'intelligence artificielle à l'aide de pratiques modernes de conteneurs et de MLOps.
Comprendre le processus itératif complet de création et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique, ce qui vous permet de développer des solutions d'IA pratiques.