МЛОпс је рођен на споју ДевОпс-а, инжењеринга података и машинског учења.
МЛ системи су експериментални, имају значајнији број компоненти и тежи су за конструисање и одржавање.
Ако сте се бавили машинским учењем или дубоким учењем, можда сте наишли на МЛОпс.
Као и ДевОпс, Операције машинског учења (МЛОпс) су следећи значајан потез који модерне компаније предузимају.
Иако дели сличан концепт са ДевОпс-ом, имплементиран је другачије.
Очекује се да ће МЛОпс изузетно расти и достићи 4 милијарде долара до краја 2025.
Са растућом потражњом за МЛОпс-ом, све више и више кандидата се радује похађању МЛОпс курсева како би имали бољи увид у ове операције.
Дакле, ако сте један од њих, хајде да разумемо шта је МЛОпс, а затим да уђемо на листу најбољих 9 МЛОпс курсева који ће вам помоћи да научите и савладате.
Преглед садржаја
Шта је МЛОпс?
МЛОпс делује као медиј где научници података и стручњаци за операције могу да раде заједно и комуницирају користећи скуп техника.
Имплементација модела машинског учења и дубоког учења у експанзивним производним окружењима може се аутоматизовати како би се побољшао квалитет и поједноставио процес управљања. Поред тога, МЛОпс олакшава усклађивање модела са пословним захтевима и регулаторним стандардима.
Можете чак и да пуштате МЛ апликације високих перформанси континуирано у производњу у великом обиму, захваљујући МЛОпс-у. Постоје специфични захтеви за МЛ да креира нови животни циклус заједно са тренутним СДЛЦ и ЦИ/ЦД процесима, што резултира ефикаснијим током рада и бољим резултатима.
Различите фазе МЛОпс-а су:
- Анализа података
- Трансформација/припрема података
- Обука и развој модела
- Валидација модела
Да бисте се побољшали у МЛОпс-у, потребно вам је свеобухватно знање, које постаје доступније уз помоћ курса МЛОпс специјализације.
Зашто размислити о МЛОпс курсу специјализације?
Пошто су подаци основа свих програма, машинско учење се разликује од традиционалног софтвера. Сервис података, а не функционалност апликације, је фокус дизајна кода. Поред тога, МЛ је динамички систем отворене петље.
Задатак не почиње док се модели не пусте у употребу. Поред тога, производни модели морају бити праћени, поново обучени и поново распоређени као одговор на промену сигнала података да би се одржале оптималне перформансе. Примена машинског учења чешће захтева вештине у техничким доменима као што су софтверски инжењеринг и ДевОпс.
У типичном МЛОпс курсу, основне идеје машинског учења су комбиноване са практичним знањем о савременом развоју софтвера и инжењерским улогама да би се креирао инжењеринг машинског учења за производњу.
Научићете о потенцијалима, потешкоћама и ефектима инжењеринга машинског учења у различитим областима развоја и производње. По завршетку курса, бићете у могућности да креирате најсавременија АИ решења и да се бавите проблемима из стварног света. Осим овога, бићете спремни да:
- Креирајте комплетан систем производње МЛ, укључујући планирање пројекта, захтеве за подацима, технике моделирања и примену
- Креирајте основни модел, решите одступање идеја и направите прототип.
- Научите да дизајнирате цевоводе података прикупљањем, прочишћавањем и валидацијом скупова података
- Користите ТенсорФлов Ектендед да бисте извршили инжењеринг, трансформацију и селекцију карактеристика
- Користите алате за порекло података и метаподатке о пореклу, креирајте животни циклус података и користите шеме пословних података за праћење еволуције података
Студенти који похађају онлајн МЛОпс курс такође могу да добију МЛОпс ЗоомЦамп, где могу да комплетирају решења у различитим датотекама. Покрива увођење, примену, праксе, пројекте итд.
Значај МЛОпс-а у изгледима за каријеру
Постоји велико такмичење у науци о подацима, а сваке године стотине и хиљаде студената бирају ову област јер нуди одличан обим посла.
Иако је МЛОпс мање познат од науке о подацима, плата је упоредива. Научник за податке у САД има средњу основну плату од 119.000 долара, док МЛОпс инжењери обично зарађују око 90.529 долара.
МЛОпс могу да подрже организације свих облика и величина у развоју ефикасних планова, управљању и успеху у будућности. Као резултат тога, значај ове технике расте како подаци и технологија настављају да превазилазе нове висине.
Дакле, као МЛОпс инжењер, бићете изложени различитим задацима, као што је инсталирање модела машинског учења и осигуравање да су оперативни у производњи. Да бисте ставили модел у употребу, морате бити у стању да разумете алгоритам машинског учења који је у његовој основи.
Како функционише курс МЛОпс специјализације?
МЛОпс курсеви специјализације могу помоћи ученицима да стекну и практичне и теоријске вештине. Ево како похађање курса функционише.
Упишите се
Можете директно да се упишете на онлајн курс МЛОпс специјализације након што одаберете курс за који сматрате да је прави за вас. Када се упишете на курс, постајете регистровани члан.
Најбољи део је што можете завршити само један курс, трајно прекинути студије или отказати претплату. Такође ће вам бити обезбеђена контролна табла за визуелизацију и праћење свих ваших уписа на курсеве и напредовање.
Урадите практичан пројекат
Свака специјализација долази са практичним пројектом који морате да урадите да бисте завршили курс МЛОпс специјализације и добили свој аутентични сертификат. Међутим, пре почетка практичног курса пројекта, морате завршити све остале курсеве да бисте стекли знање које можете применити на пројекту.
Узмите сертификат
По завршетку курса можете добити сертификат са курса, који можете показати потенцијалним послодавцима и добити посао из снова.
Сада, хајде да погледамо неке од најбољих МЛОпс курсева које можете похађати.
Основе МЛОпс-а: ЦИ/ЦД/ЦТ канали МЛ-а: Удеми
Овај Удеми курс ће вас научити основама МЛОпс-а и покрива како МЛОпс решава проблеме традиционалног МЛ-а, истовремено побољшавајући прилагодљивост и аутоматизацију МЛ процеса.
То покрива:
- Стандарди и вредности око којих је изграђен МЛОпс
- Цевоводи за континуирану испоруку, континуирану обуку и континуирану интеграцију у МЛОпс
- МЛОпс курс има низ нивоа зрелости
- Поређења МЛОпс платформи и скупа алата
Овај Удеми курс је намењен научницима података, МЛ инжењерима, ДевОпс инжењерима и другим професионалцима који желе да науче концепт.
Примена модела машинског учења: Удеми
Овај Удеми курс за примену машинског учења вас учи како да своје моделе машинског учења пребаците из фазе истраживања у потпуно интегрисано решење. Поред тога, курс ће објаснити примену модела и како је то корисно за вашу каријеру.
Научићете сваку фазу изградње модела у истраживачком окружењу, како претворити Јупитер свеске у производни код, пакете кода, објавити га у АПИ-ју и додати континуирану испоруку користећи забавне видео лекције.
Предавачица ће говорити о идеји репродуктивности, њеној важности и начину коришћења верзија, складишта кода и Доцкер-а да би се максимизирала поновљивост током примене. Поред тога, научићете процес примене модела машинског учења са Јупитер бележнице на платформе и инфраструктуру у облаку, узимајући у обзир ЦИ/ЦД.
Овај курс је за:
- Научници података који желе да користе свој први модел машинског учења
- Научници података који желе да постану вештији у примени модела.
- Људи који раде у развоју софтвера, али желе да пређу на машинско учење
МЛОпс Фундаменталс: Цоурсера
Овај курс Цоурсера ће у овом курсу научити о МЛОпс алатима који се користе за инсталирање, процену, рад и надгледање производних МЛ система на Гоогле Цлоуд-у.
Штавише, укључује примену, тестирање, надгледање и аутоматизацију МЛ система. Стручњаци за прање веша могу користити алате за евалуацију модела и континуирани развој. Они сарађују са научницима за податке који могу да креирају моделе како би обезбедили брзину у примени модела са најбољим учинком.
шта ћеш научити?
- Имплементација основних технологија за ефикасне МЛОпс
- Усвојите најефикасније ЦИ/ЦД процедуре када се бавите МЛ системима
- Конфигуришите и подесите Гоогле Цлоуд окружења за поуздане и ефикасне МЛОпс
- Примените токове рада за обуку и закључивање који су поуздани и поновљиви
МЛОпс Специјализација: Цоурсера
Курс МЛОпс Цоурсера покрива основне идеје машинског учења и практично знање о савременом развоју софтвера и инжењерским улогама за креирање инжењеринга машинског учења за производњу.
Курс покрива различите области, укључујући концептуализацију, креирање и одржавање интегрисаних система који стално раде у производњи. Курс учи како производни системи морају да управљају подацима који се стално мењају, у великој мери у односу на типично моделирање машинског учења.
шта ћеш научити?
- Креирање комплетног МЛ производног система, укључујући планирање пројекта, захтеве за подацима, технике моделирања и примену
- Креирање основног модела, решавање одступања идеја и конструисање прототипа за производну апликацију за машинско учење
- Научите да користите ТенсорФлов Ектендед за извођење инжењеринга и трансформације
- Научите да користите алате за метаподатке о пореклу и пореклу података, креирате животни циклус података и користите шеме пословних података за праћење еволуције података
МЛОпс Цертифицатион Траининг: ЦлоудкЛаб
ЦлоудкЛаб пружа овај курс обуке за МЛОпс сертификацију. Генерално, то се односи на методе, вештине и стручност у стварном свету потребне за развој ваших модела машинског учења, њихову имплементацију и праћење.
Након обуке нашег модела машинског учења, следећи велики изазов је његово постављање и скалирање у производњи тако да га више корисника може користити. Научићете како да ефикасно користите алате и приступе кроз процес експерименталног учења.
Разумевање машинског учења и идеја за дубоко учење су од кључне важности, али такође морате имати солидну стручност са вештинама производног инжењеринга. Поред развијања искуства у ДевОпс технологијама, овај курс се дубоко бави машинским учењем и методама дубоког учења. По завршетку курса студенти ће научити да:
- Направите систем машинског учења од почетка до краја.
- Сазнајте више о обиму пројекта, захтевима за подацима, моделирању и примени
- Креирајте цевоводе да бисте побољшали процедуру обуке модела
- Научите да решите своје пословне потешкоће помоћу више техника машинског учења и дубоког учења
- Коришћење Спарк МЛлиб-а да се прилагоди обуци дистрибуираног модела
- Користите ЦИ/ЦД цевоводе да примените своје моделе машинског учења у стварном свету
Обука за сертификовани МЛОпс курс: 360 ДигиТМГ
Овај МЛОпс курс покрива примену модела машинског учења у великом обиму. Обука је резултат нашег незадовољства док радимо на консултантским пројектима и покушавамо да имплементирамо пројекте машинског учења у реалним окружењима.
МЛ инжењери се суочавају са различитим изазовима док раде на пројекту, као што су „операционализација“ и „производња“ кода. За многе инжењере, прилично је изазовно применити МЛ моделе брзо и ефикасно јер не постоји платформа или скуп препорука као што постоје у другим пројектима софтверског инжењеринга.
Овај курс ће вас научити:
- Потражња за МЛОпс-ом у области науке о подацима
- Сазнајте више о Доцкеру и предностима контејнеризације
- Сазнајте више о ТенсорФлов Ектендед (ТФКС) и његовим многим деловима
МЛОпс инжењеринг на АВС-у
Овај МЛОпс курс од стране АВС-а ће вам помоћи да научите и примените процедуре у стилу ДевОпс-а док обучавате и примењујете МЛ моделе уз помоћ МЛОпс Енгинееринг-а на АВС-у.
Поред тога, научићете како да радите у тиму и да искористите алате, аутоматизацију, процедуре и тимски рад да бисте подржали програмере и оперативно особље, ДевОпс инжењере и инжењере платформе података МЛ који су одговорни за операционализацију МЛ модела.
Открићете како да направите МЛОпс акциони план за своје пословање када се курс заврши, тако да можете да пређете са учења на рад.
Професионални сертификат за МЛОпс са АВС: ЕдКс
Овај ЕдКс курс је још једна добра опција за ентузијасте МЛ. Научићете да интегришете способности инжењеринга података и науке о подацима за примену модела машинског учења кроз курс Операције машинског учења са Амазон веб услугама.
Већина рада у имплементацији АИ модела не укључује развој модела. Наставни план и програм ће вас упознати са сарадњом са научницима података и имплементацијом модела машинског учења који могу да уче из података и производе предвиђања. Ова процедура је углавном аутоматизована; стога је потребна МЛОпс и АИ инжењерска експертиза.
Да бисте додали више, курс ће вам помоћи да научите како да конструишете цевовод да бисте надгледали неколико оперативних тачака, као што су долазни подаци и резултати одлука.
Сертификат МЛОпс курса: игмГуру
Овај МЛОпс курс од игмГуру-а има за циљ да упути учеснике у креирању модела машинског учења за масовну производњу.
Појединци добијају побољшану обуку за коришћење различитих алата и производних техника за машинско учење. Курс пружа неопходно излагање МЛОпс основама које су вам потребне да бисте развили предметну компетенцију, што је од виталног значаја за гарантовање успешне каријере у АИ.
МЛОпс Фундаменталс: ПлуралСигхт
Овај ПлуралСигхт-ов курс се фокусира на пружање дубинског знања о стандардним праксама машинског учења за примену, процену, надгледање и рад система интегрисаних у МЛ.
Студенти ће током курса бити упознати са различитим алатима за операцију машинског учења. Поред разумевања употребе ових алата, полазници ће даље научити стандардне приступе коришћењу ових алата. Курс ће помоћи професионалцима да интегришу МЛ систем са пословним процесом.
Ипак, полазници ће даље научити да тестирају и надгледају МЛ систем како би побољшали његове перформансе и елиминисали техничке грешке. ПлуралСигхт нуди бесплатну пробну верзију овог онлајн курса. Ако вам се свиђа бесплатна верзија и желите да наставите са курсом, купите премијум верзију. Бесплатна проба траје десет дана и укључује само уводни део курса.
Закључак
Машинско учење (МЛ) је најсавременија технологија која чини машине паметнијима и самоодрживим доношењем одлука. У прошлости су машине радиле на основу људских инпута. Али систем интегрисан у МЛ може да ради независно без људске интервенције и наставља да побољшава своје перформансе током времена анализом података и учењем.
Дакле, ако желите да уђете у област науке о подацима, учење МЛ операција (МЛОпс) је од суштинског значаја. Кроз МЛОпс курс, можете научити основе МЛ операција и разјаснити своје сумње и заблуде. Такође ће вам помоћи да добијете посао из снова и да пристојно зарадите.
Дакле, изаберите добар МЛОпс курс са горње листе, упишите се на њега и почните да учите.