Niezawodne systemy chmurowe i podstawy uczenia maszynowego

Budowanie nowoczesnych aplikacji wymaga połączenia skalowalnej infrastruktury chmurowej z inteligentnymi modelami uczenia maszynowego, ale utrzymanie niezawodności tych systemów jest dużym wyzwaniem. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez podstawowe koncepcje przetwarzania w chmurze, rozproszonych baz danych i operacji uczenia maszynowego (MLOps), aby pomóc Ci zaprojektować odporne, odporne na awarie systemy.\n\nCzego się nauczysz:\n- Zrozum podstawowe zasady niezawodności chmury, wysokiej dostępności i odporności na awaryjność.\n- Poznaj rozproszone Zapoznaj się z architekturami baz danych i sposobem zarządzania spójnością i replikacją danych.\n- Poznaj podstawowe przepływy pracy uczenia maszynowego i przenieś je do niezawodnych środowisk produkcyjnych.\n - Zastosuj podstawowe koncepcje MLOps do monitorowania, wersjonowania i utrzymywania wydajności modelu w czasie.\n Rozwiązywanie wąskich gardeł systemowych.\n- Ćwicz projektowanie tolerancyjnych na awarie konfiguracji chmurowych za pomocą krok po kroku napisanych scenariuszy i ćwiczeń architektonicznych.\n\nZaczynając od podstawowej terminologii i podstaw chmury, przejdziesz przez projektowanie systemów rozproszonych i praktyczne wzorce wdrażania uczenia maszynowego. Ten kurs jest idealny dla początkujących, programistów lub aspirujących specjalistów od danych, którzy chcą zrozumieć, w jaki sposób infrastruktura chmury i uczenie maszynowe przecinają się niezawodnie, bez zaawansowanych wymagań wstępnych. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy niezawodnych systemów chmurowych i uczenia maszynowego.