Razumevanje MLOps-a i najbolji kursevi za usavršavanje
MLOps se razvio kao fuzija DevOps-a, inženjeringa podataka i mašinskog učenja.
Sistemi mašinskog učenja su eksperimentalni po prirodi, sastoje se od većeg broja komponenti, i njihova konstrukcija i održavanje su zahtevniji.
Ukoliko ste se bavili mašinskim učenjem ili dubokim učenjem, verovatno ste se susreli sa terminom MLOps.
Slično kao DevOps, Operacije mašinskog učenja (MLOps) predstavljaju značajan korak koji preduzimaju moderne kompanije.
Iako deli slične koncepte sa DevOps-om, implementacija MLOps-a se odvija na drugačiji način.
Predviđa se da će MLOps tržište doživeti značajan rast, dostižući 4 milijarde dolara do kraja 2025. godine.
Usled sve veće potražnje za MLOps-om, sve veći broj kandidata je zainteresovan za pohađanje MLOps kurseva kako bi stekli detaljniji uvid u ove operacije.
Ako ste i vi među njima, hajde da prvo razjasnimo šta je MLOps, a zatim da istražimo listu od 9 najboljih MLOps kurseva koji vam mogu pomoći da naučite i savladate ovu oblast.
Šta je MLOps?
MLOps funkcioniše kao most koji omogućava naučnicima podataka i operativnim stručnjacima da sarađuju i komuniciraju putem niza tehnika.
Implementacija modela mašinskog učenja i dubokog učenja u razvijenim produkcionim okruženjima može se automatizovati radi poboljšanja kvaliteta i pojednostavljenja procesa upravljanja. Osim toga, MLOps olakšava usklađivanje modela sa poslovnim zahtevima i regulatornim standardima.
Zahvaljujući MLOps-u, moguće je kontinuirano puštati ML aplikacije visokih performansi u produkciju velikog obima. Postoje specifični zahtevi za ML da se kreira novi životni ciklus, uporedo sa postojećim SDLC i CI/CD procesima, što rezultira efikasnijim tokom rada i boljim ishodima.
Različite faze MLOps-a obuhvataju:
- Analizu podataka
- Transformaciju i pripremu podataka
- Obuku i razvoj modela
- Validaciju modela
Da biste se usavršili u MLOps-u, potrebno je sveobuhvatno znanje, koje postaje dostupnije uz pomoć specijalizovanih MLOps kurseva.
Zašto razmisliti o MLOps specijalizovanom kursu?
S obzirom na to da su podaci osnova svih programa, mašinsko učenje se razlikuje od tradicionalnog softvera. Fokus dizajna koda je na servisu podataka, a ne na funkcionalnosti same aplikacije. Takođe, ML je dinamički sistem otvorenog tipa.
Zadatak ne počinje dok se modeli ne puste u upotrebu. Osim toga, proizvodni modeli se moraju pratiti, ponovo obučavati i ponovo raspoređivati kao odgovor na promene u signalima podataka, kako bi se održale optimalne performanse. Implementacija mašinskog učenja često zahteva veštine u tehničkim oblastima poput softverskog inženjeringa i DevOps-a.
Tipičan MLOps kurs kombinuje osnovne koncepte mašinskog učenja sa praktičnim znanjem o savremenom razvoju softvera i inženjerskim ulogama, kako bi se stvorio inženjering mašinskog učenja za produkciju.
Steći ćete uvid u mogućnosti, izazove i efekte inženjeringa mašinskog učenja u različitim fazama razvoja i produkcije. Nakon završetka kursa, bićete u mogućnosti da kreirate napredna rešenja veštačke inteligencije i rešavate realne probleme. Takođe, bićete spremni da:
- Kreirate kompletan ML produkcioni sistem, uključujući planiranje projekta, zahteve za podacima, tehnike modeliranja i implementaciju
- Razvijete osnovni model, rešite odstupanja ideja i kreirate prototip.
- Naučite kako da dizajnirate tokove podataka prikupljanjem, prečišćavanjem i validacijom skupova podataka
- Koristite TensorFlow Extended za inženjering, transformaciju i selekciju karakteristika
- Koristite alate za praćenje porekla podataka i metapodatke, kreirate životni ciklus podataka i koristite šeme poslovnih podataka za praćenje evolucije podataka
Studenti koji pohađaju online MLOps kurs takođe mogu dobiti pristup MLOps ZoomCamp-u, gde mogu da rešavaju zadatke u različitim fajlovima. Ovo uključuje uvod, primenu, vežbe, projekte itd.
Značaj MLOps-a u karijernim perspektivama
Konkurencija u oblasti nauke o podacima je velika, a svake godine stotine hiljada studenata bira ovu oblast zbog odličnih mogućnosti za zapošljavanje.
Iako je MLOps manje poznat od nauke o podacima, plate su uporedive. Naučnik podataka u SAD ima prosečnu osnovnu platu od 119.000 dolara, dok MLOps inženjeri obično zarađuju oko 90.529 dolara.
MLOps može pomoći organizacijama svih oblika i veličina u razvoju efikasnih planova, upravljanju i postizanju uspeha u budućnosti. Kao rezultat toga, značaj ove tehnike raste kako podaci i tehnologija nastavljaju da napreduju.
Kao MLOps inženjer, bićete uključeni u različite zadatke, kao što je instaliranje modela mašinskog učenja i obezbeđivanje njihove operativnosti u produkciji. Da biste model pustili u upotrebu, morate razumeti algoritam mašinskog učenja koji je u osnovi.
Kako funkcioniše MLOps specijalizovani kurs?
MLOps specijalizovani kursevi mogu pomoći polaznicima da steknu praktične i teorijske veštine. Evo kako funkcioniše pohađanje kursa.
Upis
Možete se direktno upisati na online MLOps specijalizovani kurs nakon što odaberete kurs koji smatrate prikladnim za sebe. Kada se upišete na kurs, postajete registrovani član.
Najbolja stvar je što možete završiti samo jedan kurs, trajno prekinuti studije ili otkazati pretplatu. Takođe, imaćete pristup kontrolnoj tabli za vizualizaciju i praćenje svih upisanih kurseva i vašeg napretka.
Izrada praktičnog projekta
Svaka specijalizacija uključuje praktičan projekat koji morate uraditi da biste završili MLOps specijalizovani kurs i dobili svoj autentični sertifikat. Međutim, pre nego što započnete praktični projekat, morate završiti sve ostale kurseve kako biste stekli znanje koje možete primeniti na projektu.
Dobijanje sertifikata
Po završetku kursa, možete dobiti sertifikat koji možete pokazati potencijalnim poslodavcima i tako doći do željenog posla.
Sada, hajde da pogledamo neke od najboljih MLOps kurseva koje možete pohađati.
Osnove MLOps-a: CI/CD/CT kanali za ML: Udemy
Ovaj Udemy kurs će vas naučiti osnovama MLOps-a i kako MLOps rešava probleme tradicionalnog ML-a, istovremeno poboljšavajući prilagodljivost i automatizaciju ML procesa.
Ovaj kurs obuhvata:
- Standarde i vrednosti na kojima je izgrađen MLOps
- Kanale za kontinuiranu isporuku, kontinuiranu obuku i kontinuiranu integraciju u MLOps
- Nivoe zrelosti MLOps-a
- Poređenje MLOps platformi i alata
Ovaj Udemy kurs je namenjen naučnicima podataka, ML inženjerima, DevOps inženjerima i drugim profesionalcima koji žele da nauče ovaj koncept.
Implementacija modela mašinskog učenja: Udemy
Ovaj Udemy kurs za implementaciju mašinskog učenja vas uči kako da svoje modele mašinskog učenja prebacite iz faze istraživanja u potpuno integrisano rešenje. Osim toga, kurs će objasniti implementaciju modela i kako je to korisno za vašu karijeru.
Naučićete svaku fazu izgradnje modela u istraživačkom okruženju, kako pretvoriti Jupyter sveske u produkcioni kod, kako spakovati kod, objaviti ga u API-ju i dodati kontinuiranu isporuku koristeći zanimljive video lekcije.
Predavač će govoriti o ideji reproduktivnosti, njenoj važnosti i načinu korišćenja verzija, skladišta koda i Docker-a da bi se maksimizirala ponovljivost tokom implementacije. Osim toga, naučićete proces implementacije modela mašinskog učenja sa Jupyter notebook-a na platforme i infrastrukturu u oblaku, uzimajući u obzir CI/CD.
Ovaj kurs je za:
- Naučnike podataka koji žele da implementiraju svoj prvi model mašinskog učenja
- Naučnike podataka koji žele da postanu veštiji u implementaciji modela
- Ljude koji rade u razvoju softvera, ali žele da pređu na mašinsko učenje
MLOps Fundamentals: Coursera
Ovaj Coursera kurs će vas naučiti o MLOps alatima koji se koriste za instaliranje, procenu, rad i nadgledanje produkcionih ML sistema na Google Cloud-u.
Štaviše, uključuje implementaciju, testiranje, nadgledanje i automatizaciju ML sistema. Stručnjaci za ovu oblast mogu koristiti alate za evaluaciju modela i kontinuirani razvoj. Oni sarađuju sa naučnicima podataka koji mogu da kreiraju modele kako bi osigurali brzinu u implementaciji modela sa najboljim učinkom.
Šta ćete naučiti?
- Implementaciju osnovnih tehnologija za efikasan MLOps
- Usvajanje najefikasnijih CI/CD procedura prilikom rada sa ML sistemima
- Konfigurisanje i podešavanje Google Cloud okruženja za pouzdan i efikasan MLOps
- Implementiranje tokova rada za obuku i zaključivanje koji su pouzdani i ponovljivi
MLOps Specijalizacija: Coursera
MLOps Coursera kurs pokriva osnovne koncepte mašinskog učenja i praktično znanje o savremenom razvoju softvera i inženjerskim ulogama za kreiranje inženjeringa mašinskog učenja za produkciju.
Kurs obuhvata različite oblasti, uključujući konceptualizaciju, kreiranje i održavanje integrisanih sistema koji neprekidno rade u produkciji. Kurs podučava kako proizvodni sistemi moraju upravljati podacima koji se stalno menjaju, u velikoj meri za razliku od tipičnog modeliranja mašinskog učenja.
Šta ćete naučiti?
- Kreiranje kompletnog ML proizvodnog sistema, uključujući planiranje projekta, zahteve za podacima, tehnike modeliranja i implementaciju
- Razvijanje osnovnog modela, rešavanje odstupanja ideja i konstruisanje prototipa za proizvodnu aplikaciju za mašinsko učenje
- Učenje upotrebe TensorFlow Extended za izvođenje inženjeringa i transformacije
- Učenje korišćenja alata za metapodatke i praćenje porekla podataka, kreiranje životnog ciklusa podataka i upotrebu šema poslovnih podataka za praćenje evolucije podataka
MLOps Certification Training: CloudxLab
CloudxLab nudi ovaj kurs obuke za MLOps sertifikaciju. Generalno, odnosi se na metode, veštine i ekspertizu u realnom svetu potrebne za razvoj vaših modela mašinskog učenja, njihovu implementaciju i praćenje.
Nakon obuke modela mašinskog učenja, sledeći veliki izazov je njegovo postavljanje i skaliranje u produkciji tako da ga više korisnika može koristiti. Naučićete kako da efikasno koristite alate i pristupe kroz proces eksperimentalnog učenja.
Razumevanje mašinskog učenja i koncepata dubokog učenja su ključni, ali takođe morate imati solidno znanje iz proizvodnog inženjeringa. Pored razvijanja iskustva u DevOps tehnologijama, ovaj kurs se detaljno bavi mašinskim učenjem i metodama dubokog učenja. Po završetku kursa, studenti će naučiti da:
- Naprave sistem mašinskog učenja od početka do kraja
- Saznaju više o obimu projekta, zahtevima za podacima, modeliranju i implementaciji
- Kreiraju kanale za poboljšanje procedure obuke modela
- Nauče da rešavaju svoje poslovne izazove pomoću različitih tehnika mašinskog učenja i dubokog učenja
- Koriste Spark MLlib za prilagođavanje obuci distribuiranog modela
- Koriste CI/CD kanale za implementaciju svojih modela mašinskog učenja u realnom svetu
Obuka za sertifikovani MLOps kurs: 360 DigiTMG
Ovaj MLOps kurs obuhvata implementaciju modela mašinskog učenja u velikom obimu. Obuka je rezultat nezadovoljstva prilikom rada na konsultantskim projektima i pokušaja da se implementiraju projekti mašinskog učenja u realnim okruženjima.
ML inženjeri se suočavaju sa različitim izazovima tokom rada na projektu, kao što su „operacionalizacija“ i „proizvodnja“ koda. Za mnoge inženjere, prilično je izazovno implementirati ML modele brzo i efikasno jer ne postoji platforma ili skup preporuka kao što postoje u drugim projektima softverskog inženjeringa.
Ovaj kurs će vas naučiti:
- Potrebu za MLOps-om u oblasti nauke o podacima
- Više o Docker-u i prednostima kontejnerizacije
- Više o TensorFlow Extended (TFX) i njegovim mnogim komponentama
MLOps inženjering na AWS-u
Ovaj MLOps kurs od strane AWS-a će vam pomoći da naučite i primenite procedure u stilu DevOps-a dok obučavate i implementirate ML modele uz pomoć MLOps inženjeringa na AWS-u.
Osim toga, naučićete kako da radite u timu i da koristite alate, automatizaciju, procedure i timski rad da biste podržali programere i operativno osoblje, DevOps inženjere i inženjere platforme podataka ML koji su odgovorni za operacionalizaciju ML modela.
Otkrićete kako da napravite MLOps akcioni plan za svoje poslovanje nakon završetka kursa, tako da možete preći sa učenja na rad.
Profesionalni sertifikat za MLOps sa AWS: edX
Ovaj edX kurs je još jedna dobra opcija za entuzijaste u oblasti ML-a. Naučićete da integrišete sposobnosti inženjeringa podataka i nauke o podacima za implementaciju modela mašinskog učenja kroz kurs Operacije mašinskog učenja sa Amazon web uslugama.
Većina posla u implementaciji AI modela ne uključuje razvoj modela. Nastavni plan i program će vas upoznati sa saradnjom sa naučnicima podataka i implementacijom modela mašinskog učenja koji mogu učiti iz podataka i davati predviđanja. Ova procedura je uglavnom automatizovana; stoga je potrebna MLOps i AI inženjerska ekspertiza.
Da biste dodali više, kurs će vam pomoći da naučite kako da konstruišete kanal za nadgledanje nekoliko operativnih tačaka, kao što su dolazni podaci i rezultati odluka.
Sertifikat MLOps kursa: igmGuru
Ovaj MLOps kurs od igmGuru-a ima za cilj da obuči polaznike u kreiranju modela mašinskog učenja za masovnu produkciju.
Pojedinci dobijaju naprednu obuku za upotrebu različitih alata i proizvodnih tehnika za mašinsko učenje. Kurs pruža neophodno izlaganje MLOps osnovama koje su vam potrebne da biste razvili kompetenciju, što je od vitalnog značaja za garantovanje uspešne karijere u AI.
MLOps Fundamentals: Pluralsight
Ovaj Pluralsight kurs se fokusira na pružanje dubinskog znanja o standardnim praksama mašinskog učenja za implementaciju, procenu, nadgledanje i rad sistema integrisanih u ML.
Studenti će tokom kursa biti upoznati sa različitim alatima za operaciju mašinskog učenja. Pored razumevanja upotrebe ovih alata, polaznici će dalje naučiti standardne pristupe korišćenju ovih alata. Kurs će pomoći profesionalcima da integrišu ML sistem sa poslovnim procesom.
Polaznici će dalje naučiti da testiraju i nadgledaju ML sistem kako bi poboljšali njegove performanse i eliminisali tehničke greške. Pluralsight nudi besplatnu probnu verziju ovog online kursa. Ako vam se sviđa besplatna verzija i želite da nastavite sa kursom, kupite premium verziju. Besplatna proba traje deset dana i uključuje samo uvodni deo kursa.
Zaključak
Mašinsko učenje (ML) je najsavremenija tehnologija koja čini mašine pametnijima i samoodrživim u donošenju odluka. U prošlosti su mašine radile na osnovu ljudskih unosa. Ali sistem integrisan u ML može raditi nezavisno bez ljudske intervencije i nastavlja da poboljšava svoje performanse tokom vremena analizom podataka i učenjem.
Dakle, ako želite da uđete u oblast nauke o podacima, učenje ML operacija (MLOps) je od suštinskog značaja. Kroz MLOps kurs, možete naučiti osnove ML operacija i razjasniti svoje sumnje i zablude. Takođe će vam pomoći da dobijete posao iz snova i prihod sa kojim ćete biti zadovoljni.
Dakle, odaberite dobar MLOps kurs sa gornje liste, upišite se na njega i počnite da učite.