MLOps-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Modelle bereitgestellt, überwacht und skaliert werden. Sie können Fähigkeiten in Automatisierung, Pipeline-Aufbau, Modelltracking und Infrastruktur aufbauen. Viele Kurse stellen Werkzeuge und Workflows vor, die den úbergang von Modellen in produktive Umgebungen unterstützen.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Model Optimization, Deep Learning, A/B Testing, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization
★ 3.9 (44) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Datenanalyse, Software für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Klassifizierungsalgorithmen, Microsoft Azure, Cloud-Bereitstellung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Datenwissenschaft, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, No-Code-Entwicklung, Prädiktive Analytik, Entscheidungsbaum-Lernen
★ 4.5 (835) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden