MLOps (機械学習オペレーション)

研究から生産への移行は，ロバストなパイプラインを通じて機械学習モデルをパッケージ化，テスト，展開する方法を学ぶことによって行われる。

開発から展開まで、Azure Machine Learning と MLOps の原則を用いて、効果的に機械学習モデルを運用し管理するための基礎的なスキルを獲得します。

Azure DevOps と Azure Machine Learning を使用して、継続的統合、デリバリー、トレーニングパイプラインを設計することで、データサイエンスとプロダクションのギャップを埋める方法を学びます。

最新のPythonツールを使用して、データ分析と機械学習の基本をマスターし、実用的なインサイトを抽出し、情報に基づいた意思決定を行う方法を学びます。

クラウドベースの機械学習、MLOps、モデル展開をマスターし、プロのクラウドMLエンジニア認定を受ける準備をする。

データ科学と機械学習の基礎を構築し、データ分析と実世界の産業に対するモデルの展開方法を学ぶ。

最新のクラウド環境で TensorFlow を使用して専門的な機械学習モデルを構築、訓練、展開する方法を学びます。

分散コンピューティングと現代のＡＩパターンを用いて，大規模なデータセットを処理し，予測モデルを構築する方法を学ぶ。

必須のクラウドベースMLOpsプラクティスを用いて、機械学習モデルを本番環境で構築、トレーニング、デプロイする方法を学びます。

機械学習モデルをデプロイし、実世界アプリケーションのための実用的なデータ製品を構築する方法を学びます。

TensorFlowと主要なクラウドサービスを使用して、データ準備からモデルデプロイメントまでの機械学習ワークフロー全体を理解する。

最新のコンテナおよびMLOpsプラクティスを使用して、人工知能ワークロード向けのスケーラブルなクラウドインフラストラクチャを構築、デプロイ、管理する方法を学びます。

機械学習モデルの構築とデプロイメントにおける完全な反復プロセスを理解し、実用的なAIソリューションを開発する能力を身につけます。