MLOps и основы больших данных: развертывание моделей машинного обучения

Создание отличной модели машинного обучения — это только половина победы. Реальная задача заключается в развертывании, масштабировании и обслуживании модели в производственной среде. Преодоление разрыва между наукой о данных и системной инженерией имеет решающее значение для создания реальных бизнес-целей. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции MLOps и инженерии больших данных. Вы перейдете от написания изолированного кода модели к пониманию того, как автоматизированные конвейеры, контейнеризация и масштабирование данных работают вместе, чтобы модели надежно работали в производстве. Что вы узнаете: - Понять основной жизненный цикл MLOps, от ввода данных до развертывания модели и мониторинга - Изучите концепции обработки больших данных и то, как распределенные системы обрабатывают массивы данных - Узнайте основы контейнеризации для последовательного пакетирования моделей для любой среды - Настройте основные реестры моделей для отслеживания, версии и управления активами машинного обучения - Применять концепции непрерывной интеграции и непрерывного предоставления для автоматизации развертывания моделей - Внедрение базовых стратегий мониторинга для отслеживания эффективности модели и обнаружения дрейфа данных во времени Вы начнете с основных определений и терминологии MLOps, а затем шаг за шагом пройдете по конвейерам данных, контейнеризации и рабочим процессам развертывания. Через четкие письменные объяснения и практические сценарии кода вы построите прочную концептуальную и практическую основу. Этот курс предназначен для начинающих ученых данных, инженеров программного обеспечения и системных администраторов, которые хотят изучить MLOps с нуля. Не требуется предыдущий опыт работы с конвейерами развертывания или инфраструктурой больших данных. Начните читать уже сегодня, чтобы вынести свои модели машинного обучения из тетради в реальный мир.