مفاهیم MLOps

یادگیری درباره عملیات یادگیری ماشین (MLOps)

درک مفاهیم MLOps برای هر دانشمند داده، مهندس یا رهبر ضروری است تا مدل‌های یادگیری ماشین را از یک notebook محلی به یک مدل عملیاتی در محیط تولید تبدیل کند.

در این دوره، شما یاد خواهید گرفت که MLOps چیست، مراحل مختلف در فرآیندهای MLOps را درک خواهید کرد و سطوح مختلف بلوغ MLOps را شناسایی خواهید کرد. پس از یادگیری مفاهیم ضروری MLOps، شما برای سفر خود در پیاده‌سازی یادگیری ماشین به صورت مستمر، قابل اعتماد و کارآمد، به خوبی مجهز خواهید بود.

کشف کنید که چگونه یادگیری ماشین می‌تواند مقیاس‌پذیر و خودکار شود.

چگونه می‌توانیم پروژه‌های یادگیری ماشین خود را با استفاده از حداقل زمان و منابع مقیاس‌پذیر کنیم؟ و چگونه می‌توانیم فرآیندهای خود را خودکار کنیم تا نیاز به مداخله دستی کاهش یابد و عملکرد مدل بهبود یابد؟ اینها سؤالات اساسی یادگیری ماشین هستند که MLOps به آنها پاسخ می‌دهد.

در این دوره MLOps، شما با کاوش در مبانی MLOps شروع خواهید کرد و به ویژگی‌های اصلی و نقش‌های مرتبط نگاه خواهید کرد. سپس، مراحل مختلف چرخه عمر یادگیری ماشین را با جزئیات بیشتری بررسی خواهید کرد.

همچنین با پیشرفت در دوره، درباره سیستم‌ها و ابزارهایی برای مقیاس‌پذیری و خودکارسازی بهتر عملیات یادگیری ماشین، از جمله فروشگاه‌های ویژگی، ردیابی آزمایش‌ها، پایپ لاین های CI/CD، میکروسرویس‌ها و کانتینرسازی یاد خواهید گرفت. شما مفاهیم کلیدی MLOps را بررسی خواهید کرد، که درک محکم‌تری از کاربردهای آنها به شما می‌دهد.