|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/mlops-mlflow-operacao-de-machine-learning/
课程评论：没有评论
课程名称: MLOps：机器学习模型部署与运营 课程概述: 机器学习（Machine Learning）无处不在，影响着企业的财务表现、个人的健康、社会事业、科学发现和创新。将机器学习应用于商业已不再是一种竞争优势，而是生存的必要。然而，创建和维护机器学习模型面临诸多挑战，包括: - 模型是临时的，需定期更新 - 模型不仅依赖于代码，还依赖于数据 - 模型必须是模块化的 - 模型需进行版本控制，类似于其他类型的程序 - 数据可能会发生变化，这可能积极地影响模型，也可能导致模型停滞 - 模型需要进行测试 - 模型需要被监控，因为其表现可能会下降 - 模型必须被有效地部署 为了解决机器学习模型的管理和运营问题，MLOps（机器学习运维）应运而生，建立在与DevOps相似的原则之上，旨在整合和自动化开发与运营过程。 MLFlow是一个重要的MLOps工具。本课程将教您如何使用该工具： - 创建实验，测试不同分类器和超参数 - 创建一个包含所有实验和生成模型的存储库 - 记录每个模的评估指标、超参数和标签 - 组织和筛选模型，选择表现最佳的模型 - 通过Web服务发布所选模型，允许应用程序使用预测服务 本课程将带您进入MLOps的世界，包含大量实践课程。此外，课程中使用的脚本可供下载。祝您学习愉快！
Machine Learning está em toda a parte: na performance financeira das empresas, na saúde das pessoas, nas causas sociais, nas descobertas e na inovação. Aplicar Machine Learning nos negócios não é mais um diferencial, mas uma questão de sobrevivência.Porém, criar e manter modelos de Machine Learning pode apresentar vários desafios:Modelos são temporais, precisam, eventualmente, serem atualizadosModelos não dependem apenas de código, mas de dadosModelos devem ser modularesModelos devem ser versionados, assim como qualquer outro tipo de programaDados podem mudar, e isso pode afetar de forma positiva o modelo, mas também pode simplesmente para-loModelos precisam ser testadosModelos precisam ser monitorados, pois sua performance pode se degradarModelos precisam ser implantadosPara melhorar a gestão e operação de modelos de Machine Learning, e propiciar uma transição mais tranquila para a operação, surge a MLOPs, (Machine Learning Operations), baseado em princípios semelhantes ao DevOps, que da mesma forma busca integrar e automatizar o desenvolvimento e a operação.MLFLow é uma importante ferramenta de MLOps. Com ela você será capaz de:Criar experimentos, onde você pode testar diferentes classificadores, com diferentes hiper parâmetrosCriar um repositório com todos os experimentos e modelos geradosArmazenar métricas, hiper parametros e tags de cada modeloOrganizar e filtrar modelos, selecionado os que tiveram melhor performancePublicar os modelos escolhidos através de um Web Service, permitindo que uma aplicação consuma os serviços de previsãoEste curso vai lhe apresentar o mundo do MLOps, com muitas aulas práticas.Além disso, os scripts utilizados no curso estão disponíveis para download.Bons estudos!
