Grundlagen für Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

Die Skalierung von Machine-Learning-Modellen von einem lokalen Notebook auf eine robuste, automatisierte Cloud-Produktionsumgebung ist eine der wichtigsten Fähigkeiten in der modernen Technologie.Dieser Kurs führt Sie durch die Grundprinzipien der Cloud-Machine-Learing-Technologie und der operativen Pipelines. Sie lernen, wie Sie Daten aufbereiten, Modelle mit automatisiertem maschinellen Lernen (AutoML) trainieren und diese Modelle als skalierbare Cloud-Services bereitstellen, um die Daten zu analysieren, zu verarbeiten und zu interpretieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegende Architektur von Cloud-basierten Machine Learning-Systemen und MLOps-Lebenszyklus - Wenden Sie bewährte Software-Engineering-Methoden an, um sauberen, reproduzierbaren Machine-Learning-Code zu schreiben - Konfigurieren Sie automatisierte Machine Learning-Pipelines, um die Modellauswahl und das Hyperparameter-Tuning zu optimieren - Bereitstellen trainierter Machine-Learning-Modelle als skalierbare, sichere Cloud-APIs und Microservices - Implementieren Sie grundlegende CI / CD-Pipelines und Überwachungsstrategien, die speziell auf Machine-Learning-Workflows zugeschnitten sind - Erkunden Sie moderne Betriebsmuster, einschließlich Retrieval-Augmented Generation (RAG) und LLM-Bereitstellungsgrundlagen Der Kurs beginnt mit der Kernterminologie und Architekturkonzepten, bevor Sie die praktischen Schritte zum Erstellen, Testen, Bereitstellen und Überwachen von Cloud-basierten Modellen durchlaufen.Durch klare schriftliche Erklärungen und Schritt-für-Schritt-Codeszenarien erhalten Sie ein praktisches Verständnis für produktionsbereite ML-Workflows. Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende ML-Ingenieure, Data Scientists und Softwareentwickler, die in den Cloud-Betrieb übergehen möchten.Keine vorherige Cloud-Engineering-Erfahrung ist erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python hilfreich ist. Erstellen Sie noch heute skalierbare, automatisierte Machine-Learning-Pipelines in der Cloud.