Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops
Введение
В последние годы машинное обучение стало одним из самых востребованных направлений в IT-индустрии. Однако, несмотря на теоретическую базу, многие специалисты сталкиваются с трудностями при внедрении своих алгоритмов в продакшн. Курс ‘Machine Learning Engineering for Production (MLOps)’, предлагаемый DeepLearning.AI, направлен на решение этой проблемы и помогает изучить практическое применение машинного обучения в реальных условиях.
Обзор курса
Курс состоит из четырех модулей, каждый из которых фокусируется на ключевых аспектах разработки и внедрения моделей машинного обучения:
- Введение в машинное обучение в продакшне – здесь вы узнаете о различных подходах к машинному обучению и его жизненном цикле;
- Жизненный цикл данных в машинном обучении – модуль, в котором вы изучите, как обрабатывать и управлять данными;
- Моделирование и конвейеры в производстве машинного обучения – вы научитесь строить сложные конвейеры для обработки данных и моделирования;
- Развёртывание моделей машинного обучения в продакшне – здесь вы узнаете, как внедрять модели в реальную продукцию.
Особенности и преимущества курса
Курс ориентирован на практическую сторону внедрения ML-проектов. Каждый модуль включает в себя видео-лекции, практические задания и примерные проекты, благодаря которым учащиеся могут углубить свои знания и применить их на практике. Также стоит отметить высокое качество материалов от DeepLearning.AI, которые обеспечивают глубокое понимание рассматриваемых тем.
Рекомендации
Я настоятельно рекомендую этот курс всем, кто хочет не только понимать, как работают модели машинного обучения, но и уметь их внедрять. Это отличный шаг для повышения квалификации и расширения карьеры в области data science и разработки программного обеспечения.
Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops