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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/fundamentos-de-mlops-machine-learning-operations-hands-on/
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课程名称：MLOps（机器学习运维）基础知识实践课程 课程概述：如果你在寻找一个实用、简洁且应用性强的课程来学习MLOps技术，那么你来对地方了。根据Algorithmia的调查，85%的机器学习项目未能投入生产。此外，MLOps市场持续增长。2019年的市场规模约为232亿美元，预计到2025年将达到1260亿美元。因此，学习MLOps将为你带来丰富的职业机会。 本课程旨在教授MLOps的所有相关知识，从模型的开发、注册和版本控制到监控、CI/CD、模型服务及通过API和Web应用程序的生产部署。课程结合理论学习、可下载的学习指南、实践练习及真实案例的实验，帮助学员全面掌握MLOps的实施循环。我们将通过清晰的解释和实用的专业建议指导学员掌握MLOps的核心能力。 课程内容包括： - MLOps的基础概念和基本原理 - 传统机器学习生命周期管理中的挑战 - MLOps如何解决模型生产部署的问题 - MLOps的实施层级 - 完整的MLOps工具箱，学习最新的MLOps工具 - 使用MLFlow进行实验跟踪和模型记录 - 通过Pycaret自动化模型生命周期，简化模型的版本控制、训练、评估和部署 - 模型的可解释性和数据漂移 - 模型版本控制 - 模型的生产部署 - 使用FastAPI开发API，以便将机器学习模型集成到企业工具或软件中 - 使用Gradio开发Web应用程序，让业务用户能够使用模型 立即加入课程，获取终身访问权限，包括： - MLOps培训指南（PDF电子书） - 可下载的文件、代码和资源 - 真实案例的应用实验 - 实践练习和测验 - 资源如快速参考和总结 - 一对一专业支持 - 课程问答论坛 - 30天的退款保证 如果你准备提升自己的MLOps技能，增加职业机会，成为数据科学领域的专业人士，我们期待与你的加入。
Si estás buscando un curso práctico, conciso y aplicado para aprender las tecnologías de MLOps, has venido al lugar correcto.Según una encuesta de Algorithmia, el 85% de los proyectos de Machine Learning no llegan a producción. Además, el mercado de MLOps no para de crecer. Se estimó en $23,2 mil millones para el 2019 y se proyecta que alcance los $126 mil millones para 2025. Por ello, el formarte en MLOps te dará numerosas oportunidades laborales y profesionales.Este curso está diseñado para aprender todo lo relacionado con MLOps, desde el desarrollo, registro y versionado de modelos hasta la monitorización, CI/CD, model serving y puesta en producción mediante APIs y aplicaciones web.Con la formación teórica, las guías de estudio descargables, los ejercicios prácticos y los laboratorios aplicados a casos de uso reales este es el único curso que necesitarás para aprender a implementar un ciclo completo de MLOps. Para ello, te guiaremos a través de las competencias de MLOps, compartiendo explicaciones claras y útiles consejos profesionales.¿Qué incluye el curso?Conceptos básicos y fundamentos de MLOps. Desafíos en la gestión tradicional del ciclo de vida del ML. Cómo MLOps aborda los problemas de subir a producción un modeloNiveles de implantación del MLOpsToolbox completo de MLOps. Aprenderemos algunas de las herramientas más novedosas de MLOps.Seguimiento de experimentos y registro de modelos con MLFlow.Automatización del ciclo de vida del modelo con Pycaret. Pycaret permite automatizar y facilitar gran parte del ciclo de MLOps, como el versionado de modelos, entrenamiento, evaluación y despliegue de modelos.Interpretabilidad de modelos y deriva de datos.Versionado de modelosPuesta en producción de modelos.Desarrollo de APIs con FastAPI. Aprenderemos a desarrollar una API para que podamos integrar nuestro modelo de ML en herramientas o software empresariales.Desarrollo de una aplicaciones web con Gradio. Aprenderemos a desarrollar una aplicación web para que cualquier usuario de negocio pueda hacer uso del modelo.Únete hoy y obtén acceso inmediato y de por vida a:• Guía de formación de MLOps (e-book en PDF)• Archivos, códigos y recursos descargables• Laboratorios aplicados a casos de uso reales• Ejercicios prácticos y cuestionarios• Recursos como: Cheatsheets y resúmenes• Soporte experto 1 a 1• Foro de preguntas y respuestas del curso• 30 días de garantía de devolución de dineroSi estás listo para mejorar sus habilidades de MLOps, aumentar tus oportunidades laborales y convertirte en un profesional en ciencia de datos, te esperamos.
