03/29/2024

Învață MLOps cu aceste 10 cursuri

MLOps s-a născut la joncțiunea dintre DevOps, Data Engineering și Machine Learning.

Sistemele ML sunt experimentale, au un număr mai semnificativ de componente și sunt mai dificil de construit și întreținut.

Dacă ați fost în învățarea automată sau învățarea profundă, este posibil să fi întâlnit MLOps.

La fel ca DevOps, Machine Learning Operations (MLOps) este următoarea mișcare semnificativă pe care o fac companiile moderne.

Deși împărtășește un concept similar cu DevOps, este implementat diferit.

Se așteaptă ca MLOps să crească extraordinar și să atingă 4 miliarde de dolari până la sfârșitul anului 2025.

Odată cu cererea în creștere pentru MLOps, tot mai mulți aspiranți așteaptă cu nerăbdare să urmeze cursuri MLOps pentru a avea o perspectivă mai bună asupra acestor operațiuni.

Deci, dacă sunteți unul dintre ei, să înțelegem ce este MLOps și apoi să intrăm în lista celor mai bune 9 cursuri MLOps pentru a vă ajuta să învățați și să îl stăpânim.

Ce este MLOps?

MLOps acționează ca un mediu în care oamenii de știință de date și specialiștii în operațiuni pot lucra împreună și comunica folosind un set de tehnici.

Implementarea modelelor de învățare automată și de învățare profundă în medii de producție extinse poate fi automatizată pentru a îmbunătăți calitatea și a eficientiza procesul de management. În plus, MLOps face mai simplă alinierea modelelor la cerințele de afaceri și standardele de reglementare.

Puteți chiar lansa aplicații ML de înaltă performanță în mod continuu în producție la scară, datorită MLOps. Există cerințe specifice pentru ML pentru a crea un nou ciclu de viață alături de procesele actuale SDLC și CI/CD, ceea ce are ca rezultat un flux de lucru mai eficient și rezultate mai bune.

Diferitele faze ale MLOps sunt:

  • Analiza datelor
  • Transformarea/pregătirea datelor
  • Formare și dezvoltare model
  • Validarea modelului

Pentru a vă îmbunătăți la MLOps, aveți nevoie de cunoștințe cuprinzătoare, care devin mai accesibile cu ajutorul unui curs de specializare MLOps.

De ce să luați în considerare un curs de specializare MLOps?

Deoarece datele sunt fundamentul tuturor programelor, învățarea automată este diferită de software-ul tradițional. Serviciul de date, mai degrabă decât funcționalitatea aplicației, este punctul central al designului codului. În plus, ML este un sistem dinamic, în buclă deschisă.

Sarcina nu începe până când modelele nu sunt puse în funcțiune. În plus, modelele de producție trebuie urmărite, reinstruite și redistribuite ca răspuns la modificarea semnalelor de date pentru a menține performanța optimă. Implementarea învățării automate necesită abilități mai frecvent în domenii tehnice precum ingineria software și DevOps.

Într-un curs tipic MLOps, ideile fundamentale ale învățării automate sunt combinate cu cunoștințele practice despre dezvoltarea software-ului contemporan și rolurile de inginerie pentru a crea inginerie de învățare automată pentru producție.

Veți afla despre potențialul, dificultățile și efectele ingineriei învățării automate în diferite domenii de dezvoltare și producție. La finalizarea cursului, veți putea crea soluții AI de ultimă oră și veți aborda problemele din lumea reală. În afară de aceasta, vei fi pregătit să:

  • Creați un sistem complet de producție ML, inclusiv planificarea proiectelor, cerințele de date, tehnici de modelare și implementare
  • Creați un model de bază, rezolvați deriva ideilor și construiți un prototip.
  • Învățați să proiectați conducte de date prin achiziționarea, curățarea și validarea seturilor de date
  • Utilizați TensorFlow Extended pentru a realiza ingineria, transformarea și selecția caracteristicilor
  • Utilizați instrumente pentru proveniența datelor și metadatele de descendență, creați un ciclu de viață al datelor și utilizați scheme de date de afaceri pentru a urmări evoluția datelor
  10 cele mai bune instrumente de analiză SEO pe pagină pentru a găsi probleme și recomandări

Studenții care urmează un curs online MLOps pot obține și MLOps ZoomCamp, în care pot completa soluții în diferite fișiere. Acesta acoperă introducerea, implementarea, practicile, proiectele etc.

Semnificația MLOps în perspectivele de carieră

Există o competiție masivă în domeniul științei datelor și în fiecare an, sute și mii de studenți aleg acest domeniu, deoarece oferă un domeniu de muncă excelent.

Deși MLOps este mai puțin cunoscut decât știința datelor, scala de salarizare este comparabilă. Un om de știință de date din SUA are un salariu de bază mediu de 119.000 USD, în timp ce inginerii MLOps câștigă de obicei aproximativ 90.529 USD.

MLOps poate sprijini organizațiile de toate formele și dimensiunile în dezvoltarea de planuri eficiente, gestionarea și succesul în viitor. Drept urmare, semnificația acestei tehnici crește pe măsură ce datele și tehnologia continuă să depășească noi culmi.

Deci, ca inginer MLOps, veți fi expus la diferite sarcini, cum ar fi instalarea modelelor de învățare automată și asigurarea că acestea sunt operaționale în producție. Pentru a pune modelul în uz, trebuie să fiți capabil să înțelegeți algoritmul de învățare automată care stă la baza acestuia.

Cum funcționează un curs de specializare MLOps?

Cursurile de specializare MLOps pot ajuta cursanții să dobândească atât abilități practice, cât și teoretice. Iată cum funcționează participarea la un curs.

Înscrie-te

Vă puteți înscrie direct la un curs de specializare online MLOps după ce ați ales cursul care credeți că este potrivit pentru dvs. Odată ce te înscrii la un curs, ești membru înregistrat.

Cea mai bună parte este că poți să termini doar un curs, să-ți întrerupi definitiv studiile sau să-ți anulezi abonamentul. De asemenea, vi se va oferi un tablou de bord pentru a vizualiza și urmări toate înscrierile dvs. la cursuri și avansare.

Faceți un proiect practic

Fiecare specializare vine cu un proiect practic pe care trebuie să-l faci pentru a finaliza cursul de specializare MLOps și a primi certificatul tău autentic. Cu toate acestea, înainte de a începe cursul practic pentru proiect, trebuie să finalizați toate celelalte cursuri pentru a avea cunoștințe pe care le puteți aplica la proiect.

Obțineți certificatul

La finalizarea cursului, puteți obține un certificat de la cursul oferit, pe care îl puteți arăta potențialilor angajatori și puteți obține locul de muncă visat.

Acum, să ne uităm la unele dintre cele mai bune cursuri MLOps pe care le puteți urma.

Fundamentele MLOps: CI/CD/CT Pipelines of ML: Udemy

Acest curs Udemy vă va învăța elementele fundamentale ale MLOps și acoperă modul în care MLOps rezolvă problemele ML tradiționale, îmbunătățind în același timp adaptabilitatea și automatizarea procesului ML.

Acoperă:

  • Standardele și valorile în jurul cărora este construit MLOps
  • Conducte pentru livrare continuă, formare continuă și integrare continuă în MLOps
  • Cursul MLOps are o serie de niveluri de maturitate
  • Comparații între platformele MLOps și stiva de instrumente

Acest curs oferit de Udemy este destinat oamenilor de știință de date, inginerilor ML, inginerilor DevOps și alți profesioniști care doresc să învețe conceptul.

Implementarea modelelor de învățare automată: Udemy

Acest curs de implementare a învățării automate de la Udemy vă învață cum să faceți tranziția modelelor de învățare automată de la etapa de cercetare la o soluție complet integrată. În plus, cursul va explica implementarea modelului și modul în care este util pentru cariera dumneavoastră.

Veți învăța fiecare etapă a construirii unui model în mediul de cercetare, cum să transformați notebook-urile Jupyter în cod de producție, pachete de codare, cum să le publicați într-un API și să adăugați livrare continuă folosind lecții video distractive.

  Izolarea browserului explicată în 5 minute sau mai puțin

Trainerul va vorbi despre ideea de reproductibilitate, importanța acesteia și cum să utilizați versiunea, depozitele de cod și Docker pentru a maximiza reproductibilitatea în timpul implementării. În plus, veți învăța procesul de implementare a unui model de învățare automată de pe un notebook Jupyter pe platforme și infrastructură cloud, ținând cont de CI/CD.

Acest curs este pentru:

  • Oamenii de știință de date care doresc să folosească primul lor model de învățare automată
  • Oamenii de știință de date care doresc să devină mai competenți în implementarea modelelor.
  • Persoane care lucrează în dezvoltarea de software, dar care doresc să treacă la învățarea automată

Fundamentele MLOps: Coursera

Acest curs Coursera va învăța despre instrumentele MLOps utilizate pentru instalarea, evaluarea, operarea și monitorizarea sistemelor ML de producție pe Google Cloud în acest curs.

Mai mult, implică implementarea, testarea, monitorizarea și automatizarea sistemelor ML. Profesioniștii ML pot folosi instrumente pentru evaluarea modelului și dezvoltarea continuă. Ei colaborează cu oamenii de știință de date care pot crea modele pentru a oferi viteză în implementarea celor mai performante modele.

Ce vei invata?

  • Implementarea tehnologiilor esențiale pentru MLOps eficiente
  • Adoptă cele mai eficiente proceduri CI/CD atunci când ai de-a face cu sisteme ML
  • Configurați și configurați mediile Google Cloud pentru MLO-uri fiabile și eficiente
  • Implementați fluxuri de lucru pentru instruire și inferență care sunt fiabile și reproductibile

Specializarea MLOps: Coursera

Cursul MLOps Coursera acoperă idei fundamentale de învățare automată și cunoștințele practice despre dezvoltarea software-ului contemporan și rolurile de inginerie pentru a crea inginerie de învățare automată pentru producție.

Cursul acoperă diferite domenii, inclusiv conceptualizarea, crearea și menținerea sistemelor integrate care rulează constant în producție. Cursul învață cum sistemele de producție trebuie să gestioneze datele aflate în continuă schimbare, direct la modelarea tipică de învățare automată.

Ce vei invata?

  • Crearea unui sistem complet de producție ML, inclusiv planificarea proiectelor, cerințele de date, tehnici de modelare și implementare
  • Crearea unui model de referință, rezolvarea derivei ideilor și construirea unui prototip pentru o aplicație de învățare automată realizată în producție
  • Învățați să utilizați TensorFlow Extended pentru a realiza inginerie și transformare
  • Învățați să utilizați instrumente pentru metadatele de proveniență și descendență a datelor, crearea unui ciclu de viață al datelor și utilizarea schemelor de date de afaceri pentru a urmări evoluția datelor

Training pentru certificare MLOps: CloudxLab

CloudxLab oferă acest curs de formare pentru certificare MLOps. În general, se referă la metodele, abilitățile și expertiza în lumea reală necesare pentru a vă dezvolta modelele de învățare automată, pentru a le implementa și pentru a urmări.

După antrenarea modelului nostru de învățare automată, următoarea provocare majoră este implementarea și scalarea acestuia în producție, astfel încât mai mulți utilizatori să îl poată utiliza. Veți învăța cum să utilizați eficient instrumentele și abordările prin procesul de învățare experimentală.

Înțelegerea învățării automate și a ideilor de învățare profundă sunt esențiale, dar trebuie să aveți și o experiență solidă cu abilități de inginerie de producție. Pe lângă dezvoltarea experienței în tehnologiile DevOps, acest curs aprofundează în învățarea automată și în metodele de învățare profundă. La finalizarea cursului, studenții vor învăța să:

  • Creați un sistem de învățare automată de la început până la sfârșit.
  • Aflați despre domeniul de aplicare al proiectului, cerințele de date, modelare și implementare
  • Creați conducte pentru a îmbunătăți procedura de formare a modelului
  • Învață să abordezi dificultățile afacerii tale cu mai multe tehnici de învățare automată și de învățare profundă
  • Utilizarea Spark MLlib pentru a se potrivi pentru instruirea modelului distribuit
  • Utilizați conducte CI/CD pentru a vă implementa modelele de învățare automată în lumea reală

Curs de formare certificat MLOps: 360 DigiTMG

Acest curs MLOps acoperă implementarea modelelor de învățare automată la scară. Instruirea rezultă din nemulțumirea noastră în timp ce lucrăm la proiecte de consultanță și încercăm să implementăm proiecte de învățare automată în setările din lumea reală.

  Remediați codul de eroare Microsoft Store 0xc03f300d

Inginerii ML se confruntă cu diferite provocări în timp ce lucrează la un proiect, cum ar fi „operaționalizarea” și „producționarea” codului. Pentru mulți ingineri, este destul de dificil să implementeze modele ML rapid și eficient, deoarece nu există nicio platformă sau un set de recomandări, așa cum există în alte proiecte de inginerie software.

Acest curs vă va învăța:

  • Cererea de MLOps în domeniul științei datelor
  • Aflați despre Docker și despre beneficiile containerizării
  • Aflați despre TensorFlow Extended (TFX) și despre numeroasele sale părți

MLOps Engineering pe AWS

Acest curs MLOps de la AWS vă va ajuta să învățați și să aplicați proceduri în stilul DevOps în timp ce antrenați și implementați modele ML cu ajutorul MLOps Engineering pe AWS.

În plus, veți învăța cum să operați în echipă și să utilizați instrumente, automatizări, proceduri și lucru în echipă pentru a sprijini dezvoltatorii și personalul operațional, inginerii DevOps și inginerii platformei de date ML responsabili de operaționalizarea modelelor ML.

Veți descoperi cum să creați un plan de acțiune MLOps pentru afacerea dvs. odată ce cursul se termină, astfel încât să puteți trece de la studiu la practica.

Certificat profesional în MLOps cu AWS: EdX

Acest EdX Cource este o altă opțiune bună pentru pasionații de ML. Veți învăța să integrați abilitățile de inginerie a datelor și știința datelor pentru a implementa modele de învățare automată prin cursul Operațiuni de învățare automată cu Amazon Web Services.

Cea mai mare parte a muncii în implementarea modelelor AI nu implică dezvoltarea modelului. Curriculumul vă va prezenta colaborarea cu oamenii de știință în date și implementarea modelelor de învățare automată care pot învăța din date și pot produce predicții. Această procedură este în general automatizată; astfel, sunt necesare MLOps și expertiză în inginerie AI.

Pentru a adăuga mai multe, cursul vă va ajuta să învățați cum să construiți conducta pentru a supraveghea mai multe puncte de operare, cum ar fi datele primite și ieșirile de decizie.

Certificare curs MLOps: igmGuru

Acest curs MLOps de la igmGuru își propune să instruiască participanții în crearea modelelor de învățare automată pentru producția de masă.

Persoanele fizice primesc o pregătire îmbunătățită în utilizarea diferitelor instrumente și tehnici de producție pentru învățarea automată. Cursul oferă expunerea necesară la elementele fundamentale MLOps de care aveți nevoie pentru a dezvolta competența în materie, care este vitală pentru garantarea unei cariere de succes în AI.

Fundamentele MLOps: PluralSight

Acest curs de la PluralSight se concentrează pe furnizarea de cunoștințe aprofundate despre practicile standard de învățare automată pentru implementarea, evaluarea, monitorizarea și operarea sistemelor integrate ML.

Pe parcursul cursului vor fi prezentate studenților diverse instrumente de operare a învățării automate. Pe lângă înțelegerea utilizării acestor instrumente, cursanții vor învăța în continuare abordări standard pentru utilizarea acestor instrumente. Cursul îi va ajuta pe profesioniști să integreze un sistem ML cu un proces de afaceri.

Cu toate acestea, cursanții vor învăța în continuare să testeze și să monitorizeze sistemul ML pentru a-și îmbunătăți performanța și a elimina erorile tehnice. PluralSight oferă o versiune de probă gratuită a acestui curs online. Dacă vă place versiunea gratuită și doriți să continuați cursul, cumpărați versiunea premium. Proba gratuită este de zece zile și include doar secțiunea introductivă a cursului.

Concluzie

Machine Learning (ML) este o tehnologie de ultimă oră care face ca mașinile să fie mai inteligente și să se autosusțină în luarea deciziilor. În trecut, mașinile obișnuiau să funcționeze în funcție de inputurile umane. Dar un sistem integrat în ML poate funcționa independent, fără intervenție umană și își îmbunătățește performanța în timp prin analiza datelor și învățarea.

Deci, dacă doriți să intrați în domeniul științei datelor, învățarea operațiilor ML (MLOps) este esențială. Printr-un curs MLOps, puteți învăța elementele fundamentale ale operațiunilor ML și vă puteți curăța îndoielile și concepțiile greșite. De asemenea, te va ajuta să obții jobul de vis și să câștigi decent.

Astfel, alegeți un curs bun MLOps din lista de mai sus, înscrieți-vă la el și începeți să învățați.