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Struttura del corso
Introduzione
- Machine Learning Modelli vs software tradizionali
Panoramica del flusso di lavoro DevOps
Panoramica del flusso di lavoro Machine Learning
ML come codice più dati
Componenti di un sistema ML
Caso di studio: un'applicazione di vendita Forecasting
AccessVisualizzazione dei dati
Convalida dei dati
Trasformazione dei dati
Dalla pipeline di dati alla pipeline di ML
Creazione del modello di dati
Addestramento del modello
Convalida del modello
Riproduzione dell'addestramento del modello
Distribuzione di un modello
Distribuzione di un modello addestrato alla produzione
Test di un sistema ML
Orchestrazione della distribuzione continua
Monitoraggio del modello
Controllo delle versioni dei dati
Adattamento, scalabilità e manutenzione di una piattaforma MLOps
Risoluzione dei problemi
Riassunto e conclusione
Requisiti
- Comprensione del ciclo di sviluppo del software
- Esperienza nella creazione o nell'utilizzo di Machine Learning modelli
- Familiarità con la programmazione Python
Pubblico
- Ingegneri ML
- DevOps ingegneri
- Ingegneri dei dati
- Ingegneri delle infrastrutture
- Sviluppatori di software
35 ore
Recensioni (3)
Ci sono stati molti esercizi pratici supervisionati e assistiti dal formatore
Aleksandra - Fundacja PTA
Corso - Mastering Make: Advanced Workflow Automation and Optimization
Traduzione automatica
the ML ecosystem not only MLFlow but Optuna, hyperops, docker , docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Corso - MLflow
I enjoyed participating in the Kubeflow training, which was held remotely. This training allowed me to consolidate my knowledge for AWS services, K8s, all the devOps tools around Kubeflow which are the necessary bases to properly tackle the subject. I wanted to thank Malawski Marcin for his patience and professionalism for training and advice on best practices. Malawski approaches the subject from different angles, different deployment tools Ansible, EKS kubectl, Terraform. Now I am definitely convinced that I am going into the right field of application.
