Надежные облачные системы и основы машинного обучения

Создание современных приложений требует сочетания масштабируемой облачной инфраструктуры с интеллектуальными моделями машинного обучения, но поддержание надежности этих систем является серьезной проблемой. Этот текстовый курс поможет вам разобраться в основных концепциях облачных вычислений, распределенных баз данных и операций машинного обучения (MLOps), чтобы помочь вам разработать устойчивые, отказоустойчивы системы.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных принципов надежности облака, высокой доступности и отказоусто Архитектуры баз данных и как они управляют согласованностью и репликацией данных.\n- Изучите основные рабочие процессы машинного обучения и перенесите их в надежные производственные среды.\n - Примените основные концепции MLOps для мониторинга, версии и поддержания производительности модели с течением времени.\n Решение узких мест в системе.\n- Практикуем проектирование отказоустойчивых облачных систем с помощью поэтапных письменных сценариев и архитектурных упражнений.\n\nНачиная с основной терминологии и основ облака, вы пройдете через проектирование распределенных систем и практические схемы развертывания машинного обучения. Этот курс идеально подходит для новичков, разработчиков программного обеспечения или начинающих специалистов по данным, которые хотят понять, как облачная инфраструктура и машинное обучение надежно пересекаются, без каких-либо предварительных условий. Начните читать уже сегодня, чтобы освоить основы надежных систем облачного и машинного обучения.