Инженерное облачное машинное обучение и основы MLOps

Масштабирование моделей машинного обучения из локальной ноутбуки в надежную, автоматизированную производственную среду в облаке является одним из важнейших навыков в современных технологиях. Этот курс поможет вам освоить основные принципы разработки и эксплуатации конвейеров облачного машинного образования. Вы научитесь создавать и использовать модели, а также создавать их в облаке. Вы узнаете, как подготавливать данные, обучать модели с помощью автоматизированного машинного обучения (AutoML) и развертывать эти модели в качестве масштабируемых облачных служб. Что вы узнаете: - Понять фундаментальную архитектуру облачных систем машинного обучения и жизненных циклов MLOps - Примените передовые методы разработки программного обеспечения для написания чистого, воспроизводимого кода машинного обучения - Настройка автоматизированных конвейеров машинного обучения для оптимизации выбора модели и настройки гиперпараметров - Развертывание обученных моделей машинного обучения в качестве масштабируемых, безопасных облачных API и микросервисов - Внедрение основных конвейеров CI / CD и стратегий мониторинга, специально разработанных для рабочих процессов машинного обучения - Изучение современных операционных моделей, включая генерацию с увеличением поиска (RAG) и основы развертывания LLM Курс начинается с основных терминов и архитектурных концепций, а затем вы пройдете практические шаги по созданию, тестированию, развертыванию и мониторингу облачных моделей. Благодаря четким письменным объяснениям и пошаговым сценариям кода вы получите практическое понимание готовых к производству рабочих процессов ML. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков программного обеспечения, которые хотят перейти к облачным операциям. Предыдущий опыт облачной инженерии не требуется, хотя полезно базовое понимание Python. Начните создавать масштабируемые автоматизированные конвейеры машинного обучения в облаке уже сегодня.