توسعه مدل‌های یادگیری ماشین برای تولید

بخش زیادی از محتوای مرتبط با یادگیری ماشین امروزی بر آموزش مدل و تنظیم پارامترها تمرکز دارد، اما 90% مدل‌های آزمایشی هرگز به مرحله تولید نمی‌رسند، عمدتاً به این دلیل که برای ماندگاری ساخته نشده‌اند. در این دوره، خواهید دید که چگونه تغییر نگرش از مهندسی یادگیری ماشین به نگرش MLOps (عملیات یادگیری ماشین) به شما امکان می‌دهد مدل‌های خود را آموزش دهید، مستند کنید، نگهداری نمایید و آن‌ها را به حداکثر پتانسیل خود مقیاس‌دهی کنید.

آزمایش و مستندسازی با سهولت

آزمایش با مدل‌های یادگیری ماشین اغلب لذت‌بخش است اما می‌تواند زمان‌بر باشد. در اینجا، یاد خواهید گرفت چگونه آزمایش‌های تکرارپذیر طراحی کنید تا این فرآیند را تسریع نمایید، در حالی که برای خود و هم‌تیمی‌هایتان مستندات می‌نویسید و کار آینده روی پایپ‌لاین را بسیار آسان می‌کنید.

ساخت مدل‌های MLOps برای تولید

شما بهترین شیوه ها را برای بسته‌بندی و سریال‌سازی مدل‌ها و محیط‌ها برای تولید خواهید آموخت تا اطمینان حاصل کنید که مدل‌ها تا حد ممکن دوام می‌آورند.

مقیاس‌دهی و خودکارسازی پایپ‌لاین‌های یادگیری ماشین شما

با در نظر گرفتن پیچیدگی مدل و داده‌ و خودکارسازی مداوم، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که مدل‌های شما برای استفاده در تولید مقیاس‌پذیر خواهند بود و می‌توانند در چشم‌برهم‌زدنی نظارت و مستقر شوند.

پس از تکمیل این دوره، قادر خواهید بود مدل‌های یادگیری ماشینی را طراحی و توسعه دهید که آماده تولید هستند و به مرور زمان آن‌ها را به‌طور مداوم بهبود بخشید.