نشر نموذج التعلم الآلي وخطوط الإنتاج

إن بناء نموذج للتعلم الآلي عالي الأداء هو نصف المعركة فقط؛ فالقيمة الحقيقية تتحقق عندما يكون ذلك النموذج حياً ويخدم التنبؤات في بيئة عالمية حقيقية. ويكافح العديد من الممارسين لنقل عملهم من الدفاتر التجريبية إلى أنظمة موثوقة وقابلة للتطوير يمكن للتطبيقات الأخرى استخدامها. وتوفر هذه الدورة مساراً واضحاً لتحويل الشفرة التجريبية إلى برمجيات ذات مستوى مهني. سوف تتعلم الممارسات الهندسية الأساسية اللازمة لبناء وتعبئة وصيانة أنابيب التعلم الآلي التي يمكن إعادة إنتاجها وجاهزة للتكامل. وبحلول نهاية هذه الدورة، سوف تفهم كيفية سد الفجوة بين بحوث علوم البيانات وهندسة البرمجيات لتقديم القيمة باستمرار. ماذا ستتعلم: - فهم دورة الحياة الأساسية لنماذج التعلم الآلي من البحث إلى النشر - تحويل دفاتر جوبيتر إلى شفرات إنتاج نموذجية منظمة باستخدام مبادئ ذات وجهة كائنية - تطبيق الاختبارات، وتسجيل البيانات، وإدارة النسخ لضمان موثوقية النموذج وإمكانية تكرارها - تجميع نماذج التعلم الآلي وخدمة هذه النماذج من خلال واجهات برمجة التطبيقات القابلة للتوسيع - تنفيذ إجراءات التكامل المستمر والتنفيذ المستمر لتحديث النماذج آليا - استخدام نظام الحاويات باستخدام نظام Docker لإنشاء بيئات متسقة عبر مختلف المنصات - رصد أداء النموذج وسلامته باستخدام الممارسات الحديثة في مجال الرصد تبدأ الدورة بالمفاهيم الأساسية لنشر النماذج وقابلية التكرار قبل الانتقال إلى الجوانب العملية لإعادة تشكيل الشفرة، والاختبار، والتحويل إلى حاويات. وستتقدم من كتابة النصوص البسيطة إلى فهم خطوط الأنابيب الآلية بالكامل التي تتعامل مع معالجة البيانات وخدمة النماذج. هذه الدورة مصممة لعلماء البيانات الطموحين ومطوري البرامج الحاسوبية الذين هم جدد في مجال عمليات MLO ويريدون تعلم كيفية وضع نماذجهم للعمل.لا تحتاج إلى خبرة سابقة في النشر. ابدأ ببناء أنظمة التعلم الآلي الجاهزة للإنتاج اليوم.