Основы лазурного машинного обучения для ученых данных

Создание и масштабирование моделей машинного обучения в облаке — это необходимый навыок для современных специалистов по обработке данных. Этот курс познакомит вас с облачной наукой о данных и покажет, как оптимизировать разработку моделей, не задерживаясь в сложной инфраструктуре. Вы перейдете от локальной разработки к облаку, освоите автоматизированное машинное обучение (AutoML) и инструменты визуального конвейера. К концу этого текстового курса вы поймете, как эффективно готовить данные, тренировать модели и развертывать службы предсказания. Что вы узнаете: - Понимание основных концепций машинного обучения в облаке и архитектуры облачного рабочего пространства. - Настройка облачных вычислительных ресурсов и безопасного хранения данных. - Автоматически обучать модели предсказания с помощью автоматизированного машинного обучения. - Создание сквозных конвейеров машинного обучения с использованием визуальных инструментов проектирования с перетаскиванием. - Развертывание обученных моделей в качестве облачных сервисов для прогнозирования в реальном времени. - Применять основополагающие принципы MLOps, включая отслеживание моделей и ответственную практику ИИ. Курс начинается с основных понятий облачных данных и настройки рабочего пространства, а затем переходит к обучению автоматизированным моделям, визуальному проектированию конвейера и стратегиям развертывания. Вы пройдете курс с помощью четких письменных объяснений и практических пошаговых обзоров. Этот курс предназначен для начинающих ученых, аналитиков и разработчиков, которые хотят использовать облачные технологии для машинного обучения. Начните изучение науки об облачных данных и научитесь создавать масштабируемые модели предсказания.