端到端机器学习:从想法到实现
使用 Python 和 MLOps 构建、管理和部署机器学习 (AI) 项目
讲师:Kıvanç Yüksel
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您将学到什么
- 如何利用最佳实践高效构建可持续、可扩展的机器学习项目
- 数据版本控制
- 分布式数据处理
- 特征提取
- 分布式模型训练
- 模型评估
- 实验跟踪
- 错误分析
- 模型推理
- 使用我们训练的模型创建应用程序
- 元数据管理
- 可重复性
- MLOps
- MLOps 主体
- 机器学习操作
- 机器学习
- 深度学习
- 人工智能
- 人工智能
探索相关主题
要求
- 对机器学习的基本理解
- Python编程语言
- 您将在课程中学习其余内容
描述
踏上实践之旅,掌握使用 Python 和 MLOps 进行机器学习项目开发的方法。本课程经过精心设计,旨在帮助您掌握构建、管理和部署实际机器学习项目所需的基本技能。
课程将聚焦实际应用,深入探讨 MLOps(机器学习运维)的核心,了解如何简化机器学习项目从构思到部署的整个生命周期。探索 Python 的强大功能,了解其如何高效管理和运维机器学习模型。
参与涵盖数据版本控制、分布式数据处理、特征提取、模型训练、评估等内容的全面课程。本课程还将向您介绍确保机器学习项目可持续性和可扩展性的基本 MLOps 工具和实践。
完成一个涵盖课程所有关键知识点的毕业项目,让你能够切实地展示新学到的技能。经验丰富的导师将提供建设性的反馈和指导,助你取得成功。
通过我们的互动平台,加入一个由志同道合的学习者和专业人士组成的充满活力的社区,开启一段充满回报的旅程,探索由 Python 和 MLOps 驱动的机器学习项目动态世界。完成本课程后,你将拥有扎实的基础、实践技能,以及一个强大的项目组合,展现你领导机器学习项目走向成功的实力。
立即注册,迈出重要一步,精通使用 Python 和 MLOps 开发和部署机器学习项目。开启机器学习实践之旅!
本课程适合哪些人:
- 有兴趣从事机器学习项目开发职业并希望获得可持续和可扩展开发实践专业知识的学生
- 有兴趣开发可扩展且长期可持续的机器学习解决方案的机器学习工程师
- 希望扩展其技能以包括可扩展和可持续的机器学习项目开发的数据科学家
- 有兴趣更有效地开发机器学习模型的研究人员
- 希望获得开发可持续和可扩展机器学习项目专业知识的软件开发人员
- 希望开发可扩展以满足未来需求且可持续发展的机器学习项目的初创公司创始人
- 希望学习如何有效管理和监督可持续、可扩展的机器学习项目的技术项目经理
- 希望了解机器学习项目开发最新趋势和进展的技术行业专业人士
- 希望实施可持续和可扩展的机器学习项目以改善运营、效率和盈利能力的公司和组织
如果你有能力,请务必支持课程的原创作者,这是他们应得的报酬!
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