Contents
瞭解如何在營運中整合強大而可靠的機器學習管線( Pipelines )
從這 10 小時的課程,你會學到
- 將機器學習模型部署到雲端中
- 建立機器學習模型 APIs
- 從已部署的機器學習模型傳送和接收請求
- 為模型部署設計可測試、版本控制和可複製( reproducible )的可營運程式碼
- 建立可複製的機器學習管線( pipelines )
- 瞭解最佳的機器學習架構
- 建立持續的和自動化的整合來部署你的模型
- 瞭解可用於營運模型的不同資源
要求
- Python 安裝
- 一個 Jupyter notebook 安裝
- Python 程式設計技能,包括 pandas 和 scikit-learn ( 可參考 Python 程式設計學習地圖 )
- 熟悉機器學習演算法
- 熟悉 git
課程說明
學習如何將你的機器學習模型投入營運環境中。
什麼是模型部署?
部署機器學習模型,或者簡單地將模型投入營運 ( production ),意味著將你的模型用於其它業務系統。 通過部署模型,其它系統可以向他們傳送資料,並獲取他們的預測,這些預測反過來又被輸入到公司系統中。 通過機器學習模型部署,你和你的企業可以開始充分利用您所建立的模型。
當我們思考資料科學時,我們思考如何建立機器學習模型。 我們考慮哪種演算法更具預測性,如何設計我們的特徵,以及使用哪些變數來使模型更準確。 然而,我們實際上如何使用這些模型經常被忽視。 然而,這是機器學習流水線( pipeline )中最重要的一步。 只有當模型與業務系統完全整合時,我們才能從它的預測中提取真正的價值。
為什麼選擇這門課程?
這是第一個也是唯一一個你可以學習如何部署機器學習模型的線上課程。 在本課程中,你將學習如何將模型投入營運的各個方面。 這門課程既全面,又易於學習。 在本課程中,你將學習專業部署機器學習模型所需的所有步驟和基礎設施。
在本課程中,你將會觸手可及,部署一個機器學習模型所需的一系列步驟,加上一個包含完整程式碼的專案樣板,這樣你就可以部署你自己的模型了。
課程結構是什麼?
本課程從大多數資料科學家最普通的出發點開始: 一個帶有訓練過的機器學習模型的 jupyter notebook。 本課程將帶您完成將該模型放入雲端中所需的所有必要步驟和基礎設施,在雲端中可以從業務中的其它系統呼叫該模型。
講座內容包括解釋將模型投入營運所需的系統和架構,然後介紹構建可複製的流水線和可測試、可版本化、無錯誤的生產程式碼的最佳編碼實踐。 講座包括涵蓋模型部署所需的不同的 script。
講師是誰?
我們召集了一個很棒的團隊來教授這門課程。 Sole 是金融和保險領域的領導資料科學家,在建立和實施該領域的機器學習模型方面有3年以上的經驗,並獲得了多項 IT 獎項和提名。 Chris 是一位人工智慧軟體工程師,在構建 APIs 和部署機器學習模型方面擁有豐富的經驗,使企業能夠從他們的實現和決策中獲得充分的利益。
這門課是為誰而設的?
本課程適合資料科學家部署他們的第一個機器學習模型,以及軟體開發人員過渡到人工智慧軟體工程。 機器學習模型的部署是資料科學路徑中的一個非常高階的課題,因此本課程也適合於中高階資料科學家。
總而言之:
超過50個講座和8小時的視訊,這個綜合課程涵蓋了模型部署的各個方面。 在整個課程中,您將使用 python 作為您的主要語言和其它開源技術,這些技術將允許您託管和呼叫您的機器學習模型。
目標受眾
- 想要部署第一個機器學習模型的資料科學家
- 希望學習模型部署最佳實踐的資料科學家
- 想轉換到人工智慧的軟體開發人員
- 希望提高自己技能的中級和高階資料科學家
- 建立資料流水線以生產機器學習模型的資料工程師
- 編碼愛好者和開源愛好者
講師簡介
Soledad Galli 資料科學家 ( 更多講師主講課程介紹 )
Soledad Galli是保險和金融領域的領先資料科學家。 Soledad 幫助金融和保險公司建立機器學習模型,以評估信用風險並防止欺詐。她在資料科學的工作讓她獲得資料科學和分析方面的 Data Leaders awards 2018 。
Soledad Galli 擁有生物學碩士學位、生物化學博士學位,並在倫敦大學學院和馬克斯普朗克研究所等知名機構擔任研究科學家 8 年以上的經驗。 她在癌症研究和神經科學等不同領域有科學出版物,她的研究在許多場合被媒體報導過。
Soledad 還擁有布宜諾斯艾利斯大學生物化學教師 4 年以上的經驗,並曾在倫敦大學學院的研討會和教程中做出貢獻,並為多位理學碩士和博士學生提供指導。
在她的職業生涯中,她掌握了資料分析、程式設計和機器學習的技能,並幫助金融和保險公司建立機器學習模型,以評估信用風險並防止欺詐。 她定期在倫敦的資料科學社群的資料科學會議分享知識,她希望通過部落格、文章、線上講座和課程等平台,觸及更廣的資料科學社群。
Soledad 熱衷於從資料中提取資訊並將其轉化為有意義的故事,幫助資料科學家擴大知識面,並幫助公司制定更好的資料驅動決策。
歡迎隨時在 LinkedIn 上與她聯繫。
Christopher Samiullah 機器學習工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )
我叫 Chris。 我是一名來自英國的專業軟體工程師。 我寫程式碼已經有8年了,在過去的3年裡,我一直致力於擴展機器學習應用程式。 我曾經在倫敦的金融科技和健康科技公司做過這樣的工作,在那裡我致力於生產成千上萬人使用的機器學習應用程式。 我已經建立並維護了機器學習系統,這些系統可以對挑戰者 Zopa 銀行每年超過10億美元的個人貸款進行信用風險和欺詐檢測判斷。 我目前在巴比倫健康中心為世界各地的病人預測健康風險的系統工作。
過去在工作上我扮演過不同的角色。 我曾在一家全球醫療保健公司工作,該公司在其旗艦網站上擔任核心開發人員,並在北京工作了三年,為中國的醫療中心建立移動、網頁和 IT 服務。 在北京的時候,我組織了 Python 見面會,指導了很多初級開發人員,還吃了很多餃子。 我喜歡在工程師見面會上發表演講,建立創造價值的系統,撰寫軟體開發教程和指南。 我寫過一些主題,從可穿戴式開發,到網際網路安全,再到 Python web 框架。
我對教學充滿熱情,儘量減少”ah hah”時刻之間的時間,但不會讓你搜索其它每一個單詞。 複雜性對於在現實世界中的應用是必要的,但是過多的複雜性是壓倒性的,並且適得其反。 我會幫你找到正確的平衡。
英文字幕:有
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