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.
Learn MLOps for Machine Learning
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: Automation
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: DevOps
- Kategorie: Data Collection
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Continuous Monitoring
- Kategorie: Cloud Deployment
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Management
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Model Deployment
Wichtige Details
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Bewertungen
5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
91% of learners achieved a positive career outcome
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