Budowanie i wdrażanie usług uczenia maszynowego za pomocą Docker

Wielu aspirujących inżynierów Machine Learning stara się wypełnić lukę między modelami teoretycznymi a wdrożeniem w świecie rzeczywistym.Ten kurs prowadzi Cię przez cały cykl życia komercyjnego projektu ML, umożliwiając pewne wdrażanie modeli i demonstrowanie praktycznych, gotowych do pracy umiejętności. Czego się nauczysz: * Zrozum pełny cykl życia projektu Machine Learning, od pobierania surowych danych po dostarczanie usług. * Trenuj, oceniaj i serializuj model predykcyjny odpowiedni do użytku produkcyjnego. * Zastosuj podstawowe zasady konteneryzacji za pomocą Docker, aby spakować aplikację ML i zależności. * Skonfiguruj podstawowy punkt końcowy API, aby skutecznie obsługiwać prognozy modelu. * Ćwicz podstawowe koncepcje MLOps, w tym podstawowe wersje modeli i zarządzanie artefaktami. * Opracuj projekt portfela o wysokim wpływie, demonstrując gotowość do kompleksowego przepływu pracy komercyjnej. Zaczynamy od przygotowania podstawowych danych i szkolenia modelu, postępu poprzez rozwój aplikacji i kończymy praktycznymi krokami niezbędnymi do konteneryzowania i wdrażania usługi.Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących w Machine Learning i Data Science, którzy chcą zbudować doświadczenie komercyjne. Nie jest wymagane wcześniejsze wdrożenie ani doświadczenie w Dockerze. Zacznij budować portfolio, które przyspieszy Twoją karierę już dziś.