Непрерывное развертывание для машинного обучения: создание конвейеров MLOps
Автоматизируйте доставку моделей машинного обучения, создавая надежные конвейеры непрерывного развертывания с использованием современных принципов MLOps.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Развертывание моделей машинного обучения в производстве – это только половина битвы; для их обновления, надежности и оптимальной производительности требуется надежная стратегия автоматизации. Этот курс познакомит вас с основными принципами MLOps, сосредоточив внимание на том, как создать непрерывные конвейеры развертывания, которые беспрепятственно переходят модели из учебной в производственную среду.
Вы перейдете от ручного развертывания моделей к разработке автоматизированных конвейеров, которые тестируют, упаковывают и развертывают ваши ресурсы машинного обучения. Благодаря четким письменным объяснениям и практическим примерам кода вы поймете, как управлять версиями моделей, автоматизировать обновления и поддерживать высокую надежность системы.
Что вы узнаете:
- Понять основные концепции MLOps и жизненный цикл моделей машинного обучения в производстве.
- Настройка автоматизированных тестовых конвейеров для проверки данных и производительности модели.
- Пакеты машинного обучения моделей с использованием принципов контейнеризации для последовательного развертывания.
- Внедрение рабочих процессов непрерывного развертывания для автоматизации обновлений модели без простоя.
- Мониторинг развернутых моделей для обнаружения ухудшения производительности и дрейфа данных с течением времени.
- Применять передовые методы управления версиями как к коду, так и к модели реестра.
Учебный план начинается с основной терминологии и основных столпов MLOps, прежде чем провести вас через практические шаги по настройке конвейера развертывания. Вы будете читать через реальные сценарии, изучать структурированные фрагменты кода и выполнять концептуальные упражнения, чтобы укрепить свое обучение.
Этот курс предназначен для специалистов по анализу данных, инженеров программного обеспечения и начинающих специалистов MLOps, которые только начинают знакомиться с непрерывным развертыванием. Не требуется предыдущий опыт DevOps, хотя полезно базовое понимание концепций машинного обучения.
Начните создавать автоматизированные и устойчивые конвейеры машинного обучения уже сегодня.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 54 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🎓 С сертификатом
Основы глубокого обучения с Python и Keras
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Глубокий Learning и нейронные сети с TensorFlow и Keras
Сертификат
Практика
299 ₽
→
⚡ Лучший для старта
🎓 С сертификатом
Python и TensorFlow: создание первой модели распознавания изображений
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Востребован
🎓 С сертификатом
Машинное обучение для автоматизации электронного проектирования
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство