Description
Avec l’apprentissage automatique et le DevOps à l’avant-garde ces jours-ci, Milecia McGregor aide les ingénieurs à comprendre comment appliquer les principes clés du DevOps à leurs projets d’apprentissage automatique.
Lorsque les équipes travaillent avec des modèles d’apprentissage automatique, les fonctionnalités changeantes, les différents ensembles de données, les nouveaux algorithmes et les ressources informatiques uniques influencent tous les performances d’un modèle d’apprentissage automatique. Le suivi de tous ces éléments peut être compliqué. Avec des outils tels que DVC, MLFlow, AWS, vous pouvez relever le défi. Milecia McGregor montre comment utiliser les outils MLOps pour améliorer l’apprentissage automatique et automatiser certaines étapes du processus.
À propos de l’instructeur:
Milecia McGregor est une généraliste en logiciels qui a travaillé dans de nombreux domaines technologiques au cours de la dernière décennie. Elle est titulaire d’une maîtrise en génie mécanique et aérospatial et a réalisé des travaux d’apprentissage automatique pour les interfaces homme-machine sur des véhicules autonomes. Elle a travaillé sur le front-end et le back-end, la science des données, la robotique, le DevOps, la cybersécurité, la réalité virtuelle et tous les autres domaines. Milecia a travaillé sur des projets comme le VPN Mozilla et des applications qui fonctionnent avec les signaux cérébraux. Elle est également une conférencière internationale dans la communauté technologique avec des conférences couvrant une variété de sujets dans plusieurs langages de programmation.
Niveau de compétence:
- Débutant à intermédiaire
Ce que vous apprendrez:
Les développeurs et les ingénieurs apprendront à:
- Capitalisez sur le MLOps en tant que domaine émergent. Les entreprises axées sur les données recherchent des ingénieurs possédant ces compétences.
- Créez un pipeline MLOps de base à partir de zéro avec des outils open source – emportez un modèle de travail avec vous pour vos propres projets
- Tenez compte de ChatGPT pour fournir une passerelle pratique pour les ingénieurs et les équipes DevOps.
Qui devrait suivre ce cours:
Titres de poste: Ingénieur en apprentissage automatique, Ingénieur de données, équipes DevOps
Exigences du cours:
Pré-requis: Familiarité avec la création de modèles ML en Python et la gestion des données dans les compartiments AWS S3. Familiarité avec Git et GitHub.
Sortie le 9/2023
Liens de téléchargement
Téléchargement direct
Apprenez MLOps pour le Machine Learning.zip (578,6 Mo) | Miroir