Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- Các mô hình Machine Learning so với phần mềm truyền thống
Tổng quan về quy trình DevOps
Tổng quan về quy trình Machine Learning
ML như Mã cộng với Dữ liệu
Các thành phần của một Hệ thống ML
Nghiên cứu điển hình: Ứng dụng Bán hàng Forecasting
Accessing Dữ liệu
Xác thực Dữ liệu
Chuyển đổi Dữ liệu
Từ Quy trình Dữ liệu đến Quy trình ML
Xây dựng Mô hình Dữ liệu
Huấn luyện Mô hình
Xác thực Mô hình
Tái tạo Huấn luyện Mô hình
Triển khai Mô hình
Cung cấp Mô hình đã Huấn luyện cho Sản xuất
Kiểm tra Hệ thống ML
Điều phối Phân phối 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
Requirements
- Hiểu biết về quy trình phát triển phần mềm
- Kinh nghiệm xây dựng hoặc làm việc với các mô hình Machine Learning
- Làm quen với lập trình Python
Đối tượng
- Kỹ sư ML
- Kỹ sư DevOps
- Kỹ sư dữ liệu
- Kỹ sư cơ sở hạ tầng
- Nhà phát triển phần mềm
35 Hours
Testimonials (3)
Có nhiều bài tập thực hành được hướng dẫn và hỗ trợ bởi giảng viên.
Aleksandra - Fundacja PTA
Course - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Machine Translated
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Course - 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.
