Naucz się MLOp z tymi 10 kursami

przez

MLOps narodził się na styku DevOps, inżynierii danych i uczenia maszynowego.

Systemy ML są eksperymentalne, mają większą liczbę komponentów i są trudniejsze do zbudowania i utrzymania.

Jeśli interesowałeś się uczeniem maszynowym lub uczeniem głębokim, być może spotkałeś się z MLOps.

Podobnie jak DevOps, operacje uczenia maszynowego (MLOps) to kolejny znaczący ruch podejmowany przez nowoczesne firmy.

Chociaż ma podobną koncepcję z DevOps, jest zaimplementowany inaczej.

Oczekuje się, że MLOps wzrośnie ogromnie i do końca 2025 r. osiągnie 4 miliardy dolarów.

Wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na MLOps, coraz więcej aspirantów nie może się doczekać udziału w kursach MLOps, aby mieć lepszy wgląd w te operacje.

Tak więc, jeśli jesteś jednym z nich, zrozummy, czym jest MLOps, a następnie wejdź na listę 9 najlepszych kursów MLOps, aby pomóc Ci się go nauczyć i opanować.

Co to jest MLOp?

MLOps działa jako medium, na którym analitycy danych i specjaliści operacyjni mogą współpracować i komunikować się za pomocą zestawu technik.

Wdrażanie modeli uczenia maszynowego i uczenia głębokiego w ekspansywnych środowiskach produkcyjnych można zautomatyzować w celu poprawy jakości i usprawnienia procesu zarządzania. Ponadto MLOps ułatwia dostosowanie modeli do wymagań biznesowych i standardów regulacyjnych.

Dzięki MLOps możesz nawet stale wprowadzać wysokowydajne aplikacje ML do produkcji na dużą skalę. Istnieją określone wymagania dla ML, aby stworzyć nowy cykl życia wraz z obecnymi procesami SDLC i CI/CD, co skutkuje bardziej efektywnym przepływem pracy i lepszymi wynikami.

Różne fazy MLOps to:

  • Analiza danych
  • Transformacja/przygotowanie danych
  • Szkolenie i rozwój modeli
  • Walidacja modelu

Aby doskonalić się w MLOps, potrzebujesz wszechstronnej wiedzy, która staje się bardziej dostępna dzięki kursowi specjalizacji MLOps.

Dlaczego warto rozważyć kurs specjalizacyjny MLOps?

Ponieważ dane są podstawą wszystkich programów, uczenie maszynowe różni się od tradycyjnego oprogramowania. Obsługa danych, a nie funkcjonalność aplikacji, jest głównym celem projektu kodu. Dodatkowo ML jest systemem dynamicznym w otwartej pętli.

Zadanie nie zaczyna się, dopóki modele nie zostaną oddane do użytku. Ponadto modele produkcyjne muszą być śledzone, przeszkolone i ponownie wdrażane w odpowiedzi na zmiany sygnałów danych, aby zachować optymalną wydajność. Wdrażanie uczenia maszynowego częściej wymaga umiejętności w dziedzinach technicznych, takich jak inżynieria oprogramowania i DevOps.

Na typowym kursie MLOps podstawowe idee uczenia maszynowego są łączone z praktyczną wiedzą na temat współczesnego tworzenia oprogramowania i ról inżynierskich, aby stworzyć inżynierię uczenia maszynowego na potrzeby produkcji.

Poznasz potencjał, trudności i efekty inżynierii uczenia maszynowego w różnych obszarach rozwoju i produkcji. Po ukończeniu kursu będziesz w stanie tworzyć najnowocześniejsze rozwiązania AI i rozwiązywać problemy w świecie rzeczywistym. Poza tym będziesz przygotowany do:

  • Utwórz kompletny system produkcyjny ML, w tym planowanie projektu, wymagania dotyczące danych, techniki modelowania i wdrażanie
  • Utwórz model bazowy, rozwiąż dryf pomysłów i zbuduj prototyp.
  • Naucz się projektować potoki danych poprzez pozyskiwanie, czyszczenie i walidację zestawów danych
  • Wykorzystaj TensorFlow Extended, aby przeprowadzić inżynierię funkcji, transformację i selekcję
  • Korzystaj z narzędzi do określania pochodzenia danych i metadanych pochodzenia, twórz cykl życia danych i wykorzystuj schematy danych biznesowych do śledzenia ewolucji danych

Studenci uczestniczący w kursie online MLOps mogą również uzyskać MLOps ZoomCamp, w którym mogą uzupełniać rozwiązania w różnych plikach. Obejmuje wprowadzenie, wdrożenie, praktyki, projekty itp.

Znaczenie MLOps w perspektywach kariery

Istnieje ogromna konkurencja w naukach o danych i każdego roku setki tysięcy studentów wybiera tę dziedzinę, ponieważ oferuje doskonały zakres pracy.

Chociaż MLOps jest mniej znany niż data science, skala płac jest porównywalna. Mediana wynagrodzenia podstawowego analityka danych w USA wynosi 119 000 USD, podczas gdy inżynierowie MLOps zwykle zarabiają około 90 529 USD.

MLOps mogą wspierać organizacje o różnych kształtach i rozmiarach w opracowywaniu skutecznych planów, zarządzaniu i osiąganiu sukcesów w przyszłości. W rezultacie znaczenie tej techniki rośnie, ponieważ dane i technologia wciąż przekraczają nowe wyżyny.

Tak więc, jako inżynier MLOps, będziesz narażony na różne zadania, takie jak instalowanie modeli uczenia maszynowego i zapewnienie ich działania w środowisku produkcyjnym. Aby zastosować model, musisz być w stanie zrozumieć algorytm uczenia maszynowego, który jest jego podstawą.

Jak działa kurs specjalizacji MLOps?

Kursy specjalizacyjne MLOps mogą pomóc uczącym się zdobyć zarówno umiejętności praktyczne, jak i teoretyczne. Oto jak działa kurs.

Zapisać

Możesz bezpośrednio zapisać się na internetowy kurs specjalizacyjny MLOps po wybraniu kursu, który Twoim zdaniem jest dla Ciebie odpowiedni. Po zapisaniu się na kurs stajesz się zarejestrowanym członkiem.

Najlepsze jest to, że możesz ukończyć tylko jeden kurs, na stałe zatrzymać studia lub anulować subskrypcję. Otrzymasz również pulpit nawigacyjny do wizualizacji i śledzenia wszystkich zapisów na kursy i postępów.

Zrób praktyczny projekt

Do każdej specjalizacji dołączany jest praktyczny projekt, który musisz wykonać, aby ukończyć kurs specjalizacyjny MLOps i otrzymać autentyczny certyfikat. Jednak przed rozpoczęciem praktycznego kursu projektowego musisz ukończyć wszystkie inne kursy, aby mieć wiedzę, którą możesz zastosować do projektu.

Zdobądź certyfikat

Po ukończeniu kursu możesz otrzymać certyfikat z przeprowadzonego kursu, który możesz pokazać potencjalnym pracodawcom i zdobyć wymarzoną pracę.

Teraz spójrzmy na niektóre z najlepszych kursów MLOps, które możesz wziąć.

Podstawy MLOps: Potoki CI/CD/CT ML: Udemy

Ten kurs Udemy nauczy Cię podstaw MLOps i omówi, w jaki sposób MLOps rozwiązuje problemy tradycyjnej ML, jednocześnie zwiększając adaptacyjność i automatyzację procesu ML.

Obejmuje:

  • Standardy i wartości, wokół których budowane są MLOps
  • Rurociągi do ciągłego dostarczania, ciągłego szkolenia i ciągłej integracji w MLOps
  • Kurs MLOps ma różne poziomy dojrzałości
  • Porównanie platform MLOps i stosu narzędzi

Ten kurs Udemy jest przeznaczony dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów ML, inżynierów DevOps i innych profesjonalistów, którzy chcą poznać tę koncepcję.

Wdrażanie modeli uczenia maszynowego: Udemy

Ten kurs wdrażania uczenia maszynowego prowadzony przez Udemy uczy, jak przenieść modele uczenia maszynowego z etapu badań do w pełni zintegrowanego rozwiązania. Dodatkowo kurs wyjaśni wdrożenie modelu i jego pomoc w karierze.

Dowiesz się na każdym etapie budowania modelu w środowisku badawczym, jak przekształcić notatniki Jupyter w kod produkcyjny, pakiety kodu, opublikować go w interfejsie API i dodać ciągłe dostarczanie za pomocą zabawnych lekcji wideo.

Trener opowie o idei odtwarzalności, jej znaczeniu oraz sposobach korzystania z wersjonowania, repozytoriów kodu i platformy Docker, aby zmaksymalizować odtwarzalność podczas wdrażania. Ponadto poznasz proces wdrażania modelu uczenia maszynowego z notebooka Jupyter na platformy i infrastrukturę chmurową z uwzględnieniem CI/CD.

Ten kurs jest przeznaczony dla:

  • Analitycy danych, którzy chcą wykorzystać swój pierwszy model uczenia maszynowego
  • Analitycy danych, którzy chcą stać się bardziej biegli we wdrażaniu modeli.
  • Osoby pracujące w tworzeniu oprogramowania, ale chcące przejść na uczenie maszynowe

Podstawy MLOps: Coursera

Ten kurs Coursera dowie się o narzędziach MLOps używanych do instalowania, oceny, obsługi i monitorowania produkcyjnych systemów ML w Google Cloud w tym kursie.

Ponadto obejmuje wdrażanie, testowanie, monitorowanie i automatyzację systemów ML. Specjaliści ML mogą korzystać z narzędzi do oceny modeli i ciągłego rozwoju. Współpracują z naukowcami zajmującymi się danymi, którzy mogą tworzyć modele, aby zapewnić szybkość wdrażania modeli o najwyższej wydajności.

Czego się nauczysz?

  • Wdrażanie niezbędnych technologii dla efektywnych MLOps
  • Zastosuj najskuteczniejsze procedury CI/CD w przypadku systemów ML
  • Skonfiguruj i skonfiguruj środowiska Google Cloud, aby uzyskać niezawodne i wydajne MLOps
  • Wdrażaj przepływy pracy do szkolenia i wnioskowania, które są niezawodne i powtarzalne

Specjalizacja MLOps: Coursera

Kurs MLOps Coursera obejmuje podstawowe idee uczenia maszynowego oraz praktyczną wiedzę na temat współczesnego tworzenia oprogramowania i ról inżynierskich w celu tworzenia inżynierii uczenia maszynowego na potrzeby produkcji.

Kurs obejmuje różne obszary, w tym konceptualizację, tworzenie i utrzymanie zintegrowanych systemów stale działających w produkcji. Kurs uczy, w jaki sposób systemy produkcyjne muszą zarządzać stale zmieniającymi się danymi, wyraźnie do typowego modelowania uczenia maszynowego.

Czego się nauczysz?

  • Stworzenie kompletnego systemu produkcyjnego ML, w tym planowanie projektu, wymagania dotyczące danych, techniki modelowania i wdrożenie
  • Tworzenie modelu bazowego, rozwiązywanie dryfów pomysłów i konstruowanie prototypu produkowanej aplikacji do uczenia maszynowego
  • Nauka korzystania z TensorFlow Extended do przeprowadzania prac inżynieryjnych i transformacji
  • Nauka korzystania z narzędzi do metadanych pochodzenia danych i pochodzenia danych, tworzenia cyklu życia danych i używania schematów danych biznesowych do śledzenia ewolucji danych

Szkolenie certyfikacyjne MLOps: CloudxLab

CloudxLab zapewnia szkolenie certyfikacyjne MLOps. Ogólnie rzecz biorąc, odnosi się do metod, umiejętności i wiedzy fachowej potrzebnej do opracowania modeli uczenia maszynowego, wdrożenia ich i śledzenia.

Po przeszkoleniu naszego modelu uczenia maszynowego kolejnym dużym wyzwaniem jest wdrożenie i skalowanie go w środowisku produkcyjnym, aby więcej użytkowników mogło z niego korzystać. Nauczysz się, jak efektywnie korzystać z narzędzi i podejść poprzez eksperymentalny proces uczenia się.

Zrozumienie uczenia maszynowego i głębokich pomysłów na uczenie się ma kluczowe znaczenie, ale musisz także mieć solidną wiedzę specjalistyczną z umiejętnościami inżynierii produkcji. Oprócz rozwijania doświadczenia w technologiach DevOps, ten kurs zagłębia się w uczenie maszynowe i metody głębokiego uczenia się. Po ukończeniu kursu studenci nauczą się:

  • Stwórz system uczenia maszynowego od początku do końca.
  • Dowiedz się o zakresie projektu, wymaganiach dotyczących danych, modelowaniu i wdrożeniu
  • Twórz potoki, aby ulepszyć procedurę uczenia modelu
  • Naucz się radzić sobie z trudnościami biznesowymi dzięki wielu technikom uczenia maszynowego i głębokiemu uczeniu
  • Korzystanie z biblioteki Spark MLlib w celu dopasowania do szkolenia modeli rozproszonych
  • Wykorzystaj potoki CI/CD, aby wdrożyć modele uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym

Certyfikowane szkolenie MLOps Course Training: 360 DigiTMG

Ten kurs MLOps obejmuje wdrażanie modeli uczenia maszynowego na dużą skalę. Szkolenie wynika z naszego niezadowolenia z pracy nad projektami doradczymi i próbami wdrożenia projektów Machine Learning w warunkach rzeczywistych.

Inżynierowie ML stają przed różnymi wyzwaniami podczas pracy nad projektem, takimi jak „operacjonalizacja” i „produkcja” kodu. Dla wielu inżynierów szybkie i skuteczne wdrażanie modeli ML jest dość trudne, ponieważ nie ma platformy ani zestawu zaleceń, jak w innych projektach inżynierii oprogramowania.

Ten kurs nauczy Cię:

  • Zapotrzebowanie na MLOps w dziedzinie data science
  • Dowiedz się więcej o Dockerze i zaletach konteneryzacji
  • Dowiedz się więcej o TensorFlow Extended (TFX) i jego wielu częściach

Inżynieria MLOps na AWS

Ten kurs MLOps opracowany przez AWS pomoże Ci nauczyć się i zastosować procedury w stylu DevOps podczas szkolenia i wdrażania modeli ML za pomocą MLOps Engineering na AWS.

Ponadto dowiesz się, jak działać w zespole i wykorzystywać narzędzia, automatyzację, procedury i pracę zespołową, aby wspierać programistów i personel operacyjny, inżynierów DevOps i inżynierów platformy danych ML odpowiedzialnych za operacjonalizację modeli ML.

Po zakończeniu kursu dowiesz się, jak stworzyć plan działania MLOps dla swojej firmy, abyś mógł przejść od nauki do działania.

Certyfikat zawodowy w MLOps z AWS: EdX

Ten EdX Course to kolejna dobra opcja dla entuzjastów ML. Nauczysz się integrować inżynierię danych i umiejętności analizy danych w celu wdrażania modeli uczenia maszynowego w ramach kursu Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

Większość pracy przy wdrażaniu modeli AI nie obejmuje rozwoju modelu. Program nauczania wprowadzi Cię do współpracy z analitykami danych i wdrażania modeli uczenia maszynowego, które mogą uczyć się na podstawie danych i tworzyć prognozy. Ta procedura jest na ogół zautomatyzowana; w związku z tym wymagana jest wiedza inżynierska MLOps i AI.

Aby dodać więcej, kurs pomoże Ci nauczyć się, jak skonstruować potok, aby nadzorować kilka punktów operacyjnych, takich jak przychodzące dane i wyjścia decyzji.

Certyfikacja kursu MLOps: igmGuru

Ten kurs MLOps prowadzony przez igmGuru ma na celu nauczenie uczestników tworzenia modeli uczenia maszynowego do masowej produkcji.

Osoby otrzymują ulepszone szkolenie w zakresie korzystania z różnych narzędzi i technik produkcyjnych do uczenia maszynowego. Kurs zapewnia wymaganą ekspozycję na podstawy MLOps potrzebne do rozwijania kompetencji przedmiotowych, które są niezbędne do zagwarantowania udanej kariery w AI.

Podstawy MLOps: PluralSight

Ten kurs firmy PluralSight koncentruje się na zapewnieniu dogłębnej wiedzy na temat standardowych praktyk uczenia maszynowego w zakresie wdrażania, oceny, monitorowania i obsługi systemów zintegrowanych z ML.

Podczas kursu uczestnicy zapoznają się z różnymi narzędziami do obsługi uczenia maszynowego. Oprócz zrozumienia zastosowań tych narzędzi, uczestnicy szkolenia będą dalej uczyć się standardowych podejść do korzystania z tych narzędzi. Kurs pomoże profesjonalistom zintegrować system ML z procesem biznesowym.

Niemniej jednak uczestnicy szkolenia będą dalej uczyć się testowania i monitorowania systemu ML, aby poprawić jego wydajność i wyeliminować usterki techniczne. PluralSight oferuje bezpłatną wersję próbną tego kursu online. Jeśli podoba Ci się darmowa wersja i chcesz kontynuować kurs, kup wersję premium. Bezpłatny okres próbny trwa dziesięć dni i obejmuje tylko wstępną część kursu.

Wniosek

Uczenie maszynowe (ML) to najnowocześniejsza technologia, która sprawia, że ​​maszyny są inteligentniejsze i samopodtrzymujące podejmowanie decyzji. W przeszłości maszyny działały zgodnie z danymi wejściowymi człowieka. Jednak system zintegrowany z ML może działać niezależnie bez interwencji człowieka i z czasem poprawia swoją wydajność, analizując dane i ucząc się.

Tak więc, jeśli chcesz wejść w dziedzinę nauki o danych, nauka operacji ML (MLOps) jest niezbędna. Dzięki kursowi MLOps możesz poznać podstawy operacji ML i rozwiać wątpliwości i nieporozumienia. Pomoże Ci również znaleźć wymarzoną pracę i przyzwoicie zarabiać.

Wybierz więc dobry kurs MLOps z powyższej listy, zapisz się na niego i zacznij się uczyć.