Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Mô hình Học máy so với phần mềm truyền thống
Tổng quan về quy trình DevOps
Tổng quan về quy trình Học máy
ML như là mã nguồn cộng dữ liệu
Các thành phần của một hệ thống Học máy
Trường hợp nghiên cứu: Một ứng dụng dự báo doanh số bán hàng
Truy cập dữ liệu
Kiểm tra dữ liệu
Chuyển đổi dữ liệu
Từ Dòng công việc dữ liệu đến ML Pipeline (Dòng công việc Học máy)
Xây dựng mô hình dữ liệu
Đào tạo mô hình
Kiểm tra mô hình
Tái tạo việc đào tạo mô hình
Triển khai mô hình
Phục vụ một mô hình đã được huấn luyện cho môi trường sản xuất
Kiểm thử hệ thống Học máy
Tự động hóa giao hàng liên tục
Giám sát mô hình
Phiên bản hóa dữ liệu
Thích ứng, mở rộng và duy trì nền tảng MLOps
Khắc phục sự cố
Tóm tắt và Kết luận
Yêu cầu
- Hiểu về chu trình phát triển phần mềm
- Kinh nghiệm xây dựng hoặc làm việc với mô hình Học máy
- Thành thạo lập trình Python
Đối tượng
- Kỹ sư Học máy (ML)
- Kỹ sư DevOps
- Kỹ sư dữ liệu
- Kỹ sư cơ sở hạ tầng
- Lập trình viên phần mềm
Đánh giá (2)
Craig tham gia vào việc đào tạo một cách cực kỳ tích cực, luôn đảm bảo chúng tôi tập trung, điều chỉnh ví dụ phù hợp với công việc hàng ngày của chúng tôi và luôn cung cấp câu trả lời khi được hỏi, thậm chí nếu thông tin đó không có trong bài trình bày.
Ecaterina Ioana Nicoale - BOOKING HOLDINGS ROMANIA SRL
Khóa học - DevOps Foundation®
Dịch thuật bằng máy
Mức độ cam kết và kiến thức của người hướng dẫn cao
Jacek - Softsystem
Khóa học - DevOps Engineering Foundation (DOEF)®
Dịch thuật bằng máy