MLOps (मशीन लर्निंग ऑपरेशंस)
प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय, मॉनिटर और मेंटेन करने के सिद्धांतों और प्रथाओं को जानें। डेटा साइंस और DevOps के बीच की खाई को पाटें।
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यह अध्ययन, परीक्षण और मशीन लर्निंग मॉडल को मजबूत पाइपलाइनों के माध्यम से कैसे पैकेज करना है, यह सीखकर अनुसंधान से उत्पादन में संक्रमण।
विकास से लेकर तैनाती तक, एज़ुर मशीन लर्निंग और एमएलओपीएस सिद्धांतों का उपयोग करके मशीन लर्निंग मॉडल को प्रभावी ढंग से संचालित और प्रबंधित करने के लिए बुनियादी कौशल प्राप्त करें।
डेटा विज्ञान और उत्पादन के बीच अंतर को लगातार एकीकरण, वितरण और प्रशिक्षण पाइपलाइनों को डिजाइन करके एज़ुर डेवऑप्स और एज़ुर मशीन लर्निंग का उपयोग करके कैसे पूरा किया जाए, यह सीखें।
कार्यात्मक अंतर्दृष्टि निकालने और आधुनिक पायथन टूल्स का उपयोग करके सूचित निर्णय लेने के लिए डेटा विश्लेषण और मशीन लर्निंग के आवश्यक तत्वों को नियंत्रित करें।
मास्टर क्लाउड-आधारित मशीन लर्निंग, MLOps, और मॉडल तैनाती अपने पेशेवर क्लाउड ML इंजीनियर प्रमाणन के लिए तैयार करने के लिए।
डेटा विज्ञान और मशीन लर्निंग में एक मजबूत नींव बनाएं, डेटा का विश्लेषण करने और वास्तविक दुनिया के उद्योगों के लिए मॉडल तैनात करने का तरीका सीखें।
आधुनिक क्लाउड वातावरण के भीतर TensorFlow का उपयोग करके पेशेवर मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए सीखें।
आधुनिक कम्प्यूटर और इंटरनेट के विकास के साथ, आधुनिक डेटा संग्रहण और विश्लेषण के लिए कई तरीकों का विकास किया गया है।
आवश्यक क्लाउड-आधारित MLOps प्रथाओं का उपयोग करके उत्पादन में मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने का तरीका जानें।
मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय करना सीखें और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए व्यावहारिक डेटा उत्पाद बनाएं।
TensorFlow और आवश्यक क्लाउड सेवाओं का उपयोग करके डेटा तैयारी से लेकर मॉडल डिप्लॉयमेंट तक संपूर्ण मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो को समझें।
आधुनिक कंटेनर और MLOps प्रथाओं का उपयोग करके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वर्कलोड के लिए स्केलेबल क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर बनाने, तैनात करने और प्रबंधित करने का तरीका जानें।
मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और डिप्लॉय करने की पूरी, पुनरावृत्त प्रक्रिया को समझें, जो आपको व्यावहारिक AI समाधान विकसित करने में सशक्त बनाएगी।