Комплексное машинное обучение с помощью PyTorch

Перенос модели машинного обучения из локальной ноутбуки в надежную производственную среду является одной из самых больших проблем в современном программном обеспечении. Этот курс поможет вам преодолеть этот разрыв, научив вас разрабатывать, создавать и поддерживать надежные системы ML, которые работают в реальных условиях. Работая с этим всеобъемлющим текстовым руководством, вы превратитесь из создателя моделей в инженера ML, способного развертывать масштабируемые системы. Вы получите глубокое понимание всего жизненного цикла, от подготовки данных до непрерывного мониторинга. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения и терминологию жизненного цикла производства. - Обучение и настройка надежных нейронных сетей с использованием PyTorch с современными передовыми методами. - Оптимизация производительности модели и пакетирование приложений с использованием основ контейнеров. - Развертывание моделей в производственных средах и настройка основных конвейеров CI / CD. - Внедрять современные концепции MLOps для отслеживания, версионирования и мониторинга моделей. Этот курс начинается с ключевых определений, архитектурных основ и основной терминологии, а затем вы пройдете обучение, оптимизацию и стратегии развертывания. Вы прочтете подробные объяснения и проанализируете чистые фрагменты кода, предназначенные для того, чтобы сделать сложные концепции развертывания высокодоступными. Этот курс предназначен для начинающих инженеров ML, разработчиков программного обеспечения, переходящих к ИИ, и ученых, которые хотят оперативно использовать свои модели. Не требуется предыдущий опыт развертывания в производственной среде. Начните читать сегодня, чтобы создавать системы машинного обучения, которые процветают в производстве.