コース概要
導入
- Machine Learning モデルと従来のソフトウェアの比較
DevOpsワークフローの概要
Machine Learningワークフローの概要
コードとデータとしての ML
ML システムのコンポーネント
ケーススタディ: 営業 Forecasting アプリケーション
Accessing データ
データの検証
データ変換
データ パイプラインから ML パイプラインへ
データモデルの構築
モデルのトレーニング
モデルの検証
モデルトレーニングの再現
モデルのデプロイ
トレーニングされたモデルを本番環境に提供する
ML システムのテスト
継続的デリバリーのオーケストレーション
モデルのモニタリング
データのバージョン管理
MLOps プラットフォームの適応、スケーリング、保守
トラブルシューティング
要約と結論
要求
- ソフトウェア開発サイクルを理解していること 。
- 機械学習モデルの構築経験または作業経験 。
- Pythonプログラミングに精通していること
観客
- MLエンジニア DevOpsエンジニアデータエンジニアインフラエンジニアソフトウェア開発者
お客様の声 (3)
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
コース - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life™
コース - Kubeflow
DevOps ツールチェーンの操作
Kesh - Vodacom
コース - DevOps Foundation®
Machine Translated