Einführung
Wussten Sie, dass man automatisieren kann? maschinelles Lernen (ML)-Bereitstellungen und Workflow? Ja, Sie haben es richtig gehört. Dies kann mithilfe von Machine Studying Operations (MLOps) erfolgen, bei denen es sich um eine Reihe von Regeln und Praktiken handelt, die ML-Bereitstellungen und -Workflows vereinfachen und automatisieren. Heutzutage wird gebaut KI und ML-Lösungen, die reale Probleme in rasendem Tempo lösen. Dies ist nur möglich, wenn Sie MLOps in Ihr gesamtes Projekt einbeziehen. In diesem Artikel stellen wir Ihnen die 6 wichtigsten und kostenlossten Kurse zu MLOps vor, die von Google angeboten werden.
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6 kostenlose Google-Kurse zu MLOps
Als angehender Datenwissenschaftler oder Datenbegeisterter müssen Sie ein klares Verständnis davon haben Kernkonzepte von MLOps. Wenn Sie additionally irgendwo nicht weiterkommen oder nicht wissen, wo Sie diese Konzepte beherrschen sollen, ist dieser Artikel genau das Richtige für Sie. Diese kuratierte Liste führt Sie mühelos in die Welt von MLOps, da wir die Kurse von der Grundstufe bis zur Fortgeschrittenenstufe kategorisiert haben. Additionally, fangen wir an!
1. Machine Studying Operations (MLOps): Erste Schritte
Dies ist das Einführungskurs für Anfänger, das Sie in die Grundlagen von MLOps-Instruments und die Greatest Practices für die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und den Betrieb von Produktions-ML-Systemen in Google Cloud einführt. MLOps ist eine Disziplin, die sich auf die Bereitstellung, das Testen, die Überwachung und die Automatisierung von ML-Systemen in der Produktion konzentriert. Fachleute für maschinelles Lernen nutzen Instruments zur kontinuierlichen Verbesserung und Bewertung bereitgestellter Modelle. Sie arbeiten mit Datenwissenschaftlern zusammen (oder können solche sein), die Modelle entwickeln, um eine schnelle und präzise Bereitstellung der leistungsstärksten Modelle zu ermöglichen.
Nach Abschluss dieses Grundkurses erhalten Sie das unten beigefügte Abzeichen. Darüber hinaus können Sie Ihre Cloud-Karriere vorantreiben, indem Sie das Abzeichen auf LinkedIn präsentieren und der Welt Ihre erworbenen Fähigkeiten zeigen.
2. MLOps: Steady Supply und Automatisierungs-Pipelines im maschinellen Lernen
In dieser KursIm Kurs verstehen und diskutieren Sie die Techniken zur Implementierung und Automatisierung von Steady Integration (CI), Steady Supply (CD) und Steady Coaching (CT) für Systeme des maschinellen Lernens (ML). Datenwissenschaft und ML werden zu Kernkompetenzen für die Lösung komplexer realer Probleme, die Transformation von Branchen und die Wertschöpfung in allen Bereichen.
3. Erstellen und implementieren Sie Lösungen für maschinelles Lernen auf Vertex AI
Das Fertigkeitsabzeichen-Kurs richtet sich an professionelle Datenwissenschaftler und Ingenieure für maschinelles Lernen. Die Datensätze und Labore basieren auf Anwendungsfällen für maschinelles Lernen mit großer Geschäftsauswirkung; Dazu gehören die Vorhersage des Lifetime-Werts von Einzelhandelskunden, die Vorhersage der Abwanderung mobiler Spiele, die visuelle Erkennung defekter Autoteile und die Feinabstimmung BERT zur Bewertungsstimmungsklassifizierung.
4. ML-Pipelines in Google Cloud
In dieser Kurs, lernen Sie von den hochmodernen ML-Pipeline-Entwicklern und Trainern von Google Cloud. TensorFlow Prolonged (TFX), Googles Produktions-Framework für maschinelles Lernen für ML-Pipelines und Metadaten, wird in den ersten Themen behandelt. TFX-Pipeline-Komponenten und Orchestrierung werden behandelt.
5. Machine Studying Operations (MLOps) mit Vertex AI: Funktionen verwalten
Dieser Kurs führt die Teilnehmer in MLOps-Instruments und Greatest Practices für die Bereitstellung, Bewertung, Überwachung und den Betrieb von Produktions-ML-Systemen in Google Cloud ein. MLOps ist eine Disziplin, die sich auf die Bereitstellung, das Testen, die Überwachung und die Automatisierung von ML-Systemen in der Produktion konzentriert. Die Lernenden erhalten praktische Übungen Vertex-KI Streaming-Aufnahme des Function Shops auf der SDK-Ebene.
6. Systeme für maschinelles Lernen in der Produktion
Dieser Kurs behandelt die Implementierung der verschiedenen Varianten von Produktions-ML-Systemen – statisches, dynamisches und kontinuierliches Coaching; statische und dynamische Schlussfolgerung; sowie Batch- und On-line-Verarbeitung. Sie befassen sich mit den Abstraktionsebenen von TensorFlow, den verschiedenen Optionen für verteiltes Coaching und dem Schreiben verteilter Trainingsmodelle mit benutzerdefinierten Schätzern.
Abschluss
Da haben Sie es additionally: sieben hervorragende MLOps-Kurse von Google – alle kostenlos verfügbar! Ganz gleich, ob Sie gerade erst in maschinelles Lernen eintauchen oder Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, diese Kurse decken alles ab, von den Grundlagen bis hin zu komplexeren Aspekten von MLOps. Sie lernen nicht nur die Bereitstellung und Optimierung von ML-Systemen kennen, sondern verdienen sich auch einige glänzende Abzeichen, die Sie auf Ihrem LinkedIn-Profil präsentieren können. Es ist eine fantastische Gelegenheit, Ihr Fachwissen und Ihre Glaubwürdigkeit in diesem schnell wachsenden Bereich zu stärken. Warum beginnen Sie nicht noch heute mit einem dieser Kurse und verbessern Ihr Können in der Welt der maschinellen Lernoperationen? Viel Spaß beim Lernen!