生產的機器學習工程(MLOps)專業課程

成為機器學習專家。生產您的機器學習知識並擴展您的生產工程能力。

關於此專業課程

了解機器學習和深度學習概念至關重要,但如果您希望有效展開您的 AI 職涯,還需要生產工程能力。

有效部署機器學習模型需要在軟體工程和 DevOps 等技術領域更常見的能力。用於生產的機器學習工程將機器學習的基本概念與現代軟體開發和工程角色的功能專業知識相結合。

生產的機器學習工程 (MLOps, The Machine Learning Engineering for Production ) 專業課涵蓋了如何概念化、建構和維護在生產中持續運行的整合系統。與標準機器學習建模形成鮮明對比的是,生產系統需要處理不斷變化的資料。此外,生產系統必須以最低成本不間斷運行,同時產生最高性能。在本專業課程中,您將學習如何使用完善的工具和方法來有效且高效地完成所有這些工作。

在本專業中,您將熟悉機器學習工程生產的能力、挑戰和結果。到最後,您將準備好運用新的生產就緒技能來參與尖端 AI 技術的開發,以解決現實世界中的問題。

到官方網站了解本課程與上課

應用的學習專案

到最後,您將準備好

  • 端到端設計機器學習生產系統:專案範圍、資料需求、建模策略和部署要求
  • 建立模型基線,解決概念漂移問題,以及如何開發、部署和持續改進生產化 ML 應用程序的原型
  • 通過收集、清理和驗證資料集來構建資料管道
  • 使用 TensorFlow Extended 實施特徵工程、轉換和選擇
  • 通過利用資料沿襲和來源 metadata 工具建立資料生命週期,並使用企業資料模式追蹤資料演變
  • 應用技術來管理建模資源並最好地服務於離線/線上推理請求
  • 使用分析來解決模型公平性、可解釋性問題並緩解瓶頸
  • 為需要不同基礎架構的模型服務提供部署管道
  • 應用最佳實踐和漸進式交付技術來維持持續運行的生產系統

你將學到的內容有

  • 端到端設計 ML 生產系統:專業範圍界定、資料需求、建模策略和部署要求。
  • 建立模型基線,解決概念漂移,以及如何開發、部署和持續改進生產化 ML 應用程式的原型。
  • 通過收集、清理和驗證資料集來構建資料管道。 使用資料沿襲和來源metadata 工具建立資料生命週期。
  • 應用最佳實踐和漸進式交付技術來維護和監控持續運行的生產系統。

你將獲得的技能:

管理機器學習生產系統部署管道模型管道
資料館到生產的機器學習工程

字幕

英文

製作方

deelpearning.ai

科羅拉多大學是國家和全球舞台上公

DeepLearning.AI 是一家教育技術公司,致力於開發全球 AI 人才社區。 DeepLearning.AIs 以專家為主導的教育體驗為 AI 從業者和非技術專業人士提供了從基礎到高級應用的必要工具,使他們能夠構建 AI 驅動的未來。

講師

Andrew Ng 頂尖授課教師

InstructorFounder, DeepLearning.AI & Co-founder, Coursera

Cristian Bartolomé Arámburu 頂尖授課教師

Curriculum DeveloperFounding Engineer, Pulsar

Robert Crowe

InstructorTensorFlow Developer Engineer, Google

Laurence Moroney

InstructorLead AI Advocate, Google

第 1 門課程   生產的機器學習簡介

在生產的機器學習工程專業的第一門課中,您將識別各種組件並端到端地設計 ML 生產系統:專案範圍、資料需求、建模策略以及部署約束和要求; 並學習如何建立模型基線、解決概念漂移問題,以及如何為開發、部署和持續改進生產化 ML 應用程式的流程建立原型。

了解機器學習和深度學習概念至關重要,但如果您希望有效發展 AI 職涯,還需要生產工程能力。 用於生產的機器學習工程將機器學習的基本概念與現代軟體開發和工程角色的功能專業知識相結合,以幫助您開發生產就緒技能。

第 1 週:ML 生命週期和部署概述
第 2 週:選擇和訓練模型
第 3 週:資料定義和基線


第 2 門課程 生產的機器學習資料生命週期

在生產的機器學習工程專業的第二門課中,您將通過收集、清理和驗證資料集以及評估資料品質來建構資料管道;使用 TensorFlow Extended 實施特徵工程、轉換和選擇,並從您的資料中獲得最大的預測能力;並通過利用資料沿襲和來源 metadata 工具建立資料生命週期,並使用企業資料模式追蹤資料演變。

了解機器學習和深度學習概念至關重要,但如果您希望有效發展 AI 職涯,則還需要生產工程能力。用於生產的機器學習工程將機器學習的基本概念與現代軟體開發和工程角色的功能專業知識相結合,以幫助您開發生產就緒技能。

第 1 週:收集、標記和驗證資料
第 2 週:特徵工程、轉換和選擇
第 3 週:資料旅程和資料儲存
第 4 週:高級資料標記方法、資料增強和不同資料類型的預處理


第 3 門課程  生產的機器學習建模管道

在生產的機器學習工程專業的第三門課中,您將針對不同的服務環境構建模型; 實施工具和技術以有效管理您的建模資源並最好地服務於離線和線上推理請求; 並使用分析工具和性能指標來解決模型公平性、可解釋性問題並緩解瓶頸。

了解機器學習和深度學習概念至關重要,但如果您希望有效發展 AI 職涯,則還需要生產工程能力。 用於生產的機器學習工程將機器學習的基本概念與現代軟體開發和工程角色的功能專業知識相結合,以幫助您開發生產就緒技能。

第 1 週:神經架構搜索
第 2 週:模型資源管理技術
第 3 週:高性能建模
第 4 週:模型分析
第 5 週:可解釋性


第 4 門課程  生產的部署機器學習模型

在生產的機器學習工程專業的第四門課中,您將通過生產、擴展和監控需要不同基礎設施的模型服務來交付部署管道; 建立程序以盡量減少模型衰減和性能下降; 並應用漸進式交付技術來維護和監控持續運行的生產系統。

了解機器學習和深度學習概念至關重要,但如果您希望有效發展 AI 職涯,則還需要生產工程能力。 用於生產的機器學習工程將機器學習的基本概念與現代軟體開發和工程角色的功能專業知識相結合,以幫助您開發生產就緒技能。


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