MLOps - deploying ML solutions

750 Euro/ persoană + TVA

2 zile

Intermediar

MLOps - deploying ML solutions

Machine Learning

Cursul de MLOps oferă o introducere cuprinzătoare în procesul de implementare și gestionare a soluțiilor de învățare automată în medii de producție. Acesta acoperă etapele-cheie și cele mai bune practici în dezvoltarea, antrenarea, evaluarea și mentenanța modelelor ML, cu accent pe utilizarea unor instrumente specifice, cum ar fi MLflow, Apache Airflow și Kubeflow.

Preț: 750 Euro/ persoană + TVA

Durată – 2 zile

Format: Online – Live cu instructor sau la sediul clientului

Prerechizite: Competențe de bază în programare Python. Înțelegerea fundamentală a tehnicilor de învățare automată. Experiență cu bibliotecile ML în Python (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Noțiuni de bază despre sistemele cloud și containere (Docker, Kubernetes). Familiaritate cu conceptele de DevOps și CI/CD.

Certificare: Certificat de absolvire

Audienta :

• Data scientists și specialiști în analiza datelor care doresc să implementeze și să mențină modele ML în medii de producție.
• Ingineri și dezvoltatori software interesați de construirea și gestionarea infrastructurii pentru soluții de învățare automată.
• Echipe de cercetare și dezvoltare în IA și învățare automată care lucrează la proiecte complexe și scalabile.
• Profesioniști în domeniul inteligenței artificiale care vor să aprofundeze cunoștințele despre cele mai bune practici și instrumente pentru implementarea și gestionarea modelelor ML.
• Manageri de produs și lideri de echipă care doresc să înțeleagă procesele și provocările asociate cu implementarea soluțiilor de învățare automată în cadrul organizațiilor lor.

Plan De Curs

Introducere în MLOps: Istoric, aplicații și importanța în domeniul IA și învățării automate.

Ciclul de viață al dezvoltării modelelor ML: De la date și antrenare până la validare și implementare.

Gestionarea datelor: Colectarea, curățarea și versionarea datelor; împărțirea în seturi de antrenament, validare și testare.

Antrenarea modelelor: Selecția algoritmilor, validarea încrucișată, optimizarea hiperparametrilor și reproducibilitatea experimentelor.

Introducere în MLflow: Urmărirea experimentelor, gestionarea modelelor și integrarea cu alte servicii.

Orchestarea fluxurilor de lucru cu Apache Airflow: Automatizarea proceselor de antrenare și evaluare a modelelor ML.

Implementarea modelelor ML: Modalități de implementare, servicii cloud și soluții on-premise; containere și microservicii.

Kubeflow: Platforma pentru dezvoltarea, implementarea și gestionarea modelelor ML în Kubernetes.

Monitorizarea și mentenanța modelelor: Monitorizarea performanței, driftul de date și actualizarea modelelor.

Aspecte etice și de securitate: Confidențialitatea datelor, biasul algoritmilor și responsabilitatea în dezvoltarea și utilizarea modelelor ML.

Ia legătura cu un consultant!

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.
Vreau să primesc informații prin email referitoare la noutăți, invitații la webinarii, traininguri și alte evenimente.
Vreau să primesc informații prin email referitoare la noutăți, invitații la webinarii, traininguri și alte evenimente.
Solicită o ofertă personalizată pentru compania!
0721.219.419