Создание и развертывание служб машинного обучения с помощью Docker

Многие начинающие инженеры в области машинного обучения с трудом преодолевают разрыв между теоретическими моделями и их развертыванием в реальном мире. Этот курс поможет вам пройти полный жизненный цикл коммерческого проекта ML, что позволит вам уверенно развертывать модели и демонстрировать практические навыки, готовые к работе. Что вы узнаете: * Понимание полного жизненного цикла проекта машинного обучения, от ввода необработанных данных до предоставления услуг. * Обучение, оценка и серийное производство модели предсказания, пригодной для использования в производстве. * Примените основные принципы контейнеризации с помощью Docker для упаковки вашего приложения ML и зависимостей. * Настройка базовой конечной точки API для эффективного обслуживания предсказаний модели. * Практикуются основные концепции MLOps, включая базовое управление версиями моделей и управление артефактами. * Разработка высокоэффективного портфеля проектов, демонстрирующего готовность к комплексному коммерческому производству. Мы начнем с подготовки данных и обучения моделей, пройдем через разработку приложений и завершим практическими шагами, необходимыми для контейнеризации и развертывания вашего сервиса. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих в машинном обучении и науке данных, которые хотят накопить коммерческий опыт. Не требуется предварительного развертывания или опыта работы с Docker. Начните создавать портфолио, которое ускорит вашу карьеру сегодня.