MLOps Foundations: Erstellen und Bereitstellen von Machine Learning-Pipelines

Dieser textbasierte Kurs führt Sie in die Grundlagen von MLOps ein und schließt die Lücke zwischen Data Science und Software Engineering.Dieser Kurs stellt die Grundlage für die Entwicklung von MLEs dar und zeigt Ihnen, wie Sie ein MLE-Modell erstellen und implementieren. Sie lernen die Grundprinzipien von Machine Learning Operations und den Lebenszyklus von Modellen auf Produktionsniveau zu verstehen.Durch klare schriftliche Erklärungen, strukturierte konzeptionelle Aufschlüsselungen und praktische Codebeispiele lernen Sie, wie Sie Machine Learning-Pipelines mit Vertrauen automatisieren, bereitstellen und warten können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernkonzepte des MLOps-Lebenszyklus und wie er sich von herkömmlichen DevOps unterscheidet. - Konfigurieren Sie reproduzierbare Entwicklungsumgebungen mit modernen Python-Verpackungen und virtuellen Umgebungen. - Erstellen Sie automatisierte Machine Learning-Pipelines für die Datenvorverarbeitung, das Modelltraining und die Auswertung. - Bereitstellen von Modellen als API-Endpunkte mit leichtgewichtigen Containerisierungsgrundlagen. - Implementieren Sie grundlegende CI / CD-Workflows, um das Testen und Integrieren von Modellen zu automatisieren. - Überwachen Sie die Modellleistung und -drift in der Produktion mit grundlegenden Beobachtungspraktiken. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und der Kernphilosophie von MLOps, bevor Sie durch Pipeline-Konstruktion, Containerisierung und kontinuierliche Lieferkonzepte geführt werden.Sie werden umfassende Aufschlüsselungen lesen und reale Konfigurationsbeispiele analysieren, um Ihr Verständnis zu festigen. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Machine Learning-Ingenieure, Datenwissenschaftler und Softwareentwickler, die eine Grundlage in MLOps schaffen möchten.Keine vorherige DevOps-Erfahrung ist erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Python und grundlegenden Machine Learning Konzepten Ihnen helfen wird, das Beste aus dem Material herauszuholen. Beginnen Sie noch heute mit der Beherrschung des Lebenszyklus von Machine Learning in der Produktion.