When teams are working with machine learning models, changing features, different data sets, new algorithms, and unique computing resources all influence a machine learning model's performance. Tracking all of these items can be complicated. With tools such as DVC, MLFlow, AWS, you can meet the challenge. Milecia McGregor demonstrates how to use MLOps tools to improve machine learning and automate some of the steps in the process.
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Capitalize on MLOps as an emerging field. Data-focused companies are looking for engineers with these skill sets.
Build a basic MLOps pipeline from scratch with open-source tools - take a working template with you for your own projects.
Take ChatGPT into account to provide a practical bridge for engineers and DevOps teams.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: DevOps
- Kategorie: Data Collection
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: Automation
- Kategorie: Cloud Deployment
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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