MLOps (Machine Learning Operations)

Alamin ang mga prinsipyo at kasanayan para sa pag-deploy, pag-monitor, at pagpapanatili ng mga machine learning model sa produksyon. Pag-ugnayin ang agwat sa pagitan ng data science at DevOps.

10 courses

Pag-deploy ng Modelo ng Machine Learning at mga Pipeline ng Produksyon

Paglipat mula sa pananaliksik patungo sa produksyon sa pamamagitan ng pag-aaral kung paano i-package, subukan, at i-deploy ang mga modelo ng machine learning sa pamamagitan ng matatag na mga pipeline.
★ 4.4 (6,193)

Azure Machine Learning at MLOps: Bumuo at Mag-deploy ng mga Modelo ng ML

Magkaroon ng mga pangunahing kasanayan upang epektibong mapamahalaan at mapamahalaan ang mga modelo ng machine learning, mula sa pagbuo hanggang sa pag-deploy, gamit ang mga prinsipyo ng Azure Machine Learning at MLOps.
★ 4.5 (9,407)

Panimula sa MLOps: Pagbuo at Pag-deploy ng mga Pipeline gamit ang Azure

Alamin kung paano tulayin ang agwat sa pagitan ng agham ng datos at produksyon sa pamamagitan ng pagdidisenyo ng mga pipeline ng patuloy na integrasyon, paghahatid, at pagsasanay gamit ang Azure DevOps at Azure Machine Learning.
★ 4.6 (1,000)

Mga Pundasyon ng Agham ng Datos at Analytics

Maging dalubhasa sa mga mahahalagang bagay sa pagsusuri ng datos at machine learning upang makakuha ng mga naaaksyunang insight at makagawa ng matalinong mga desisyon gamit ang mga modernong tool sa Python.
★ 5.0 (6,972)

Agham ng Datos at Pagkatuto ng Makina na may mga Aplikasyon sa Tunay na Mundo

Bumuo ng matibay na pundasyon sa agham ng datos at machine learning, pag-aaral kung paano suriin ang datos at i-deploy ang mga modelo para sa mga industriya sa totoong mundo.
★ 4.7 (4,717)

Pundasyong MLOps gamit ang Cloud Platforms

Matutong bumuo, magsanay, at mag-deploy ng mga modelo ng machine learning sa produksyon gamit ang mahahalagang kasanayan sa MLOps na nakabatay sa cloud.
★ 3.5 (56)

Pag-deploy ng Machine Learning Model

Matutong mag-deploy ng mga machine learning model at bumuo ng praktikal na data products para sa mga real-world na aplikasyon.
★ 3.6 (54)

Bumuo ng mga Modelo ng Machine Learning gamit ang TensorFlow sa Cloud

Unawain ang kumpletong daloy ng trabaho ng machine learning mula sa paghahanda ng data hanggang sa pag-deploy ng modelo gamit ang TensorFlow at mahahalagang serbisyo ng cloud.
★ 4.2 (31)

Mga Batayan ng Imprastraktura ng AI sa Cloud Platform

Matutong bumuo, mag-deploy, at mamahala ng scalable na imprastraktura ng cloud para sa mga workload ng artificial intelligence gamit ang modernong container at mga kasanayan sa MLOps.
★ 4.3 (25)

Daloy ng Trabaho sa Machine Learning: Mula Data Hanggang Pagpapatupad

Unawain ang kumpleto at paulit-ulit na proseso ng pagbuo at pagpapatupad ng mga modelo ng machine learning, na nagbibigay-kapangyarihan sa iyo na bumuo ng mga praktikal na solusyon sa AI.
★ 4.7 (21)