Основы MLOps: автоматизация, оптимизация и мониторинг моделей ML

Развертывание модели машинного обучения — это только начало; для сохранения ее точности и надежности в производственной среде требуется непрерывное обслуживание. Без надлежащей автоматизации и мониторинга производительность модели со временем естественно ухудшается из-за изменения данных реального мира.\n\nЭтот текстовый курс поможет вам ознакомиться с основными принципами операций машинного обучения (MLOps). Вы узнаете, как перейти от статических моделей к динамическим, автоматизированным системам, которые контролируют производительность, оптимизируют использование ресурсов и запускают автоматическую переподготовку при снижении точности.\n\nЧто вы узнаете:\n- Понимание основных концепций MLOps и жизненного цикла производственных моделей машинного обучения\n- Реализация автоматизированной переподготови Конвейеры для обновления моделей свежими данными\n- Обнаружение дрейфа данных и концептуального дрейф до того, как они повлияют на ваши бизнес-метрики\n - Оптимизация производительности и посадочного места модели с помощью методов квантификации и обрезки\r- Настройка систем непрерывного мониторинга и оповещения для состояния модели в реальном времени\n безопасное развертывание рабочих процессов\n\nКурс начинается с ключевой терминологии и основных концепций деградации модели, а затем пошагово знакомит с разработкой надежных стратегий автоматизации, оптимизации и мониторинга. Вы прочитываете практические объяснения и концептуальные архитектуры, которые иллюстрируют рабочие процессы MLOps в реальном мире.\n\nЭтот курс предназначен для начинающих инженеров ML, ученых данных и разработчиков, которые впервые используют MLOp. Не требуется предыдущий опыт развертывания в производстве, хотя полезно иметь базовое понимание концепций машинного обучения.\n\nНачните читать сегодня, чтобы создать надежные, самодостаточные системы машинного образования.