Machine Learning in der Produktion in Python

Bringe deine Fähigkeiten im Machine Learning mit diesem Lernpfad auf Produktionsniveau. Dieser Lernpfad richtet sich an (angehende) Datenwissenschaftler/innen und Ingenieur/innen für maschinelles Lernen und bietet einen schlanken Weg zur Beherrschung des Einsatzes und der Wartung von Machine-Learning-Modellen. Tauche ein in die Grundlagen von MLOps, einschließlich Strategien für ein effizientes Model Lifecycle Management. Tauche in MLflow ein, um interaktiv den Einsatz und die Nachverfolgung von Machine-Learning-Modellen mit einem der beliebtesten MLOps-Tools zu meistern, und wende die erlernten Fähigkeiten in einem praktischen Projekt an. Der Lernpfad verbessert deine Fähigkeit, eingesetzte Modelle zu pflegen und zu überwachen, um sicherzustellen, dass sie auch in sich verändernden Datenlandschaften optimal funktionieren. Außerdem lernst du die praktischen Vorteile der Versionskontrolle von Daten mithilfe von Data Version Control (DVC) kennen, um deine Machine Learning-Projekte effektiv zu verwalten und zu versionieren. Am Ende dieses Lernpfads wirst du den Einsatz, die Überwachung und die Verwaltung von Machine-Learning-Modellen beherrschen und damit in der Lage sein, ML-Anwendungen in jedem Unternehmen erfolgreich einzusetzen.

Python19 Std.5 Kurse1 ProjektLeistungsnachweis

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MLOps Konzepte

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Introduction to MLflow

Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

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Predicting Temperature in London

Perform a machine learning experiment to find the best model that predicts the temperature in London!

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Monitoring Machine Learning Concepts

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

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Monitoring Machine Learning in Python

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

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Introduction to Data Versioning with DVC

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

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