Основы производственных систем ML

Разработка модели машинного обучения – это только половина битвы; ее надежное и эффективное развертывание в реальном мире представляет собой уникальные проблемы. Узнайте, как преодолеть разрыв между экспериментальными моделями машинного обучения и надежными, высокопроизводительными системами, готовыми к производственному использованию. Этот курс поможет вам ознакомиться с основными принципами и практическими шагами, необходимыми для создания, развертывания и мониторинга моделей машинного обучения, которые могут эффективно и масштабируемо работать в производственных средах. Что вы узнаете: * Понимание жизненного цикла производственной системы машинного обучения, от ввода данных до обслуживания модели * Применять передовые методы обучения статических и динамических моделей и стратегии вывода * Настройка распределенных тренировочных сред с использованием таких инструментов, как TensorFlow * Внедрение основных принципов MLOps для версионирования, развертывания и мониторинга моделей * Использовать основы контейнеризации для обеспечения последовательных и воспроизводимых развертываний модели ML * Оценка показателей эффективности и разработка стратегий текущего обслуживания и переподготовки моделей * Изучите специализированные аппаратные соображения для высокопроизводительного ML, таких как TPU Курс начинается с основных определений и концепций, затем рассматриваются различные архитектурные модели и практические соображения по развертыванию, а в конце излагаются стратегии поддержания работоспособности модели в производственном процессе. Этот курс предназначен для начинающих, имеющих базовое понимание концепций машинного обучения, которые готовы научиться оперативно использовать свои модели. Начните создавать надежные и масштабируемые системы машинного обучения уже сегодня.