Machine Learning: Erstellen und Bereitstellen mit Python und MLOps

Die Umstellung eines maschinellen Lernmodells von einem lokalen Notebook auf eine zuverlässige Produktionsumgebung erfordert mehr als nur Trainingsalgorithmen, sondern auch einen strukturierten Ansatz für Datenmanagement, Pipeline-Automatisierung und Modellbereitstellung. Dieser textbasierte Kurs vermittelt Ihnen die praktischen Fähigkeiten, um die Lücke zwischen Data Science und Software Engineering zu schließen. In diesem strukturierten Lehrplan erwerben Sie die grundlegenden Fähigkeiten, um den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens zu verwalten.Sie lernen, wie Sie Python-Projekte mithilfe moderner Packaging-Standards strukturieren, robuste Trainingspipelines erstellen und wesentliche MLOps-Praktiken implementieren, um Ihre Modelle zuverlässig bereitzustellen und zu überwachen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernphasen des Lebenszyklus des maschinellen Lernens, von der anfänglichen Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung. - Erstellen Sie reproduzierbare Trainingspipelines in Python mit moderner Projektkonfiguration und Abhängigkeitsmanagement. - Wenden Sie Datenversionierungs- und Validierungstechniken an, um konsistente Modellein- und -ausgaben sicherzustellen. - Bereitstellen trainierter Modelle als funktionale APIs, die bereit sind, Echtzeitvorhersagen zu liefern. - Konfigurieren Sie grundlegende Überwachungs- und Beobachtungsmuster, um die Modellleistung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie des maschinellen Lernens und der Projektstrukturierung. Anschließend werden Sie Schritt für Schritt durch die Datenvorverarbeitung, die Modellauswahl, die Auswertung und die Bereitstellungsstrategien geführt. Sie lesen detaillierte Erklärungen und studieren Code-Snippets aus der Praxis, um Ihre praktischen Engineering-Fähigkeiten aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Data Scientists, Softwareentwickler und Anfänger, die den Übergang in den Bereich der MLOps suchen.Keine vorherige DevOps- oder Bereitstellungserfahrung ist erforderlich, was dies zum perfekten Ausgangspunkt für Ihre KI-Produktionsreise macht. Beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung des Lebenszyklus von Machine Learning in der Produktion.