MLOps (Операции Машинного Обучения)
Изучите принципы и практики развертывания, мониторинга и поддержки моделей машинного обучения в производственной среде. Преодолейте разрыв между Data Science и DevOps.
14 courses
Переход от исследований к производству путем изучения способов упаковки, тестирования и развертывания моделей машинного обучения с помощью надежных конвейеров.
Освойте базовые навыки эффективного внедрения и управления моделями машинного обучения, от разработки до развертывания, используя Azure Machine Learning и принципы MLOps.
Узнайте, как преодолеть разрыв между наукой о данных и производством, разработав конвейеры непрерывной интеграции, доставки и обучения с использованием Azure DevOps и Azure Machine Learning.
Освойте основы анализа данных и машинного обучения, чтобы извлекать полезные выводы и принимать обоснованные решения, используя современные инструменты Python.
Заложите прочную основу в области науки о данных и машинного обучения, изучив методы анализа данных и внедрения моделей для реальных отраслей промышленности.
Узнайте, как разрабатывать, развертывать и отслеживать модели машинного обучения в облаке с помощью Python SDK и современных методов MLOps.
Узнайте, как создавать, тренировать и развертывать модели машинного обучения в производственной среде с использованием основных облачных методов MLOps.
Узнайте, как развертывать модели машинного обучения и создавать практические продукты данных для реальных приложений.
Создавайте интеллектуальные конвейеры данных и развертывайте модели машинного обучения с помощью BigQuery ML и Vertex AI для принятия решений на основе данных.
Узнайте о полном рабочем процессе машинного обучения, от подготовки данных до развертывания модели с помощью TensorFlow и основных облачных сервисов.
Узнайте, как разрабатывать, внедрять и управлять комплексными решениями машинного обучения на Azure, готовясь к сертификации DP-100.
Освоите облачный жизненный цикл машинного обучения — от подготовки данных до автоматизированного развертывания и мониторинга моделей.
Узнайте, как создавать, развертывать и управлять масштабируемой облачной инфраструктурой для рабочих нагрузок искусственного интеллекта с использованием современных контейнеров и методов MLOps.
Полное понимание итеративного процесса создания и развертывания моделей машинного обучения, позволяющее разрабатывать практические решения на основе ИИ.