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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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
7 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez Ă votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Model Training
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Data Collection
- Catégorie : Automation
- Catégorie : Feature Engineering
- Catégorie : Data Management
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Continuous Monitoring
- Catégorie : DevOps
- Catégorie : Model Evaluation
- Catégorie : Machine Learning Methods
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Model Deployment
Détails à connaître

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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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