Tag: MLOps

Courseraの「Machine Learning Engineering for Production (MLOps)」コースをレビュー!

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-engineering-for-production-mlops 最近、DeepLearning.AIが提供する「Machine Learning Engineering for Production (MLOps)」コースを受講しました。これは、機械学習の知識を実践に活かし、プロダクション環境での運用方法をマスターするための素晴らしいコースです。 ### コース概要 このコースは、以下の4つの部分から成り立っています。 1. **(https://www.coursera.org/learn/introduction-to-machine-learning-in-production)** – 機械学習の基礎を学び、プロダクションにおける重要なコンセプトを理解します。 2. **(https://www.coursera.org/learn/machine-learning-data-lifecycle-in-production)** – データの管理とライフサイクルについて学ぶことができます。 3. **(https://www.coursera.org/learn/machine-learning-modeling-pipelines-in-production)** – モデル構築のプロセスを理解し、実際にパイプラインを作成する方法を学びます。 4. **(https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production)** – 作成したモデルを実際の環境にデプロイする方法を学びます。 ### レビュー…

デューク大学のMLOpsコースレビュー: 機械学習エンジニアへの第一歩

Enroll Course: https://www.coursera.org/specializations/mlops-machine-learning-duke 皆さん、こんにちは!今日は、デューク大学が提供するCourseraのコース「MLOps | Machine Learning Operations」についてレビューしたいと思います。このコースは、機械学習の運営に必要なスキルを習得したい方に最適な内容です。 このコースは、プログラミングスキルを磨きながら、MLOpsの分野で専門知識を身につけるための素晴らしいステップです。コースのシラバスには、次の重要なモジュールが含まれています: Python Essentials for MLOps: MLOpsに必要なPythonの基本を学びます。 DevOps, DataOps, MLOps: 実世界の問題を解決するためのMLOpsの適用方法について学ぶことができます。 MLOps Platforms: Amazon SageMaker and Azure ML: これらのプラットフォームを利用し、機械学習の運営をマスターします。 MLOps Tools: MLflow and…

Google Cloud認定資格準備:機械学習エンジニア コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/professional-certificates/preparing-for-google-cloud-machine-learning-engineer-professional-certificate 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「Google Cloud認定資格準備:機械学習エンジニア」というコースについてレビューします。このコースは、キャリアを次のレベルに引き上げたい方、特にクラウドMLエンジニアを目指している方には最適な選択です。 このコースは、Google Cloudが提供しており、ビッグデータと機械学習の基礎を学ぶところから始まります。次に、実際にGoogleがどのように機械学習を活用しているのか、データの質を向上させるためのベストプラクティスなどが扱われます。特に、ビッグデータと機械学習の基礎のセクションは、これからの学習に非常に役立つ内容です。 さらに、TensorFlowを利用した実践的なモデル構築や、機械学習における特徴量エンジニアリングなど、実際のビジネスシーンで役立つスキルを身につけることができます。このコースでは、TensorFlowに関する知識も習得できます。 また、MLOpsや生産環境での機械学習システムの構築に関するベストプラクティスも学べるため、実務に非常に役立つ内容が含まれています。コースの後半では、機械学習パイプラインの構築についても深く掘り下げられています。 このコースは、内容が充実しているだけでなく、指導者も経験豊富なGoogle Cloudのエンジニアで構成されていますので、安心して学ぶことができます。 総じて、このコースを受講することを強くお勧めします。機械学習とクラウド技術の分野でのキャリアを飛躍させたい方にとって、非常に有意義なコースです。ぜひ、チェックしてみてくださいね! Enroll Course: https://www.coursera.org/professional-certificates/preparing-for-google-cloud-machine-learning-engineer-professional-certificate

Courseraコースレビュー:Cloud Machine Learning Engineering and MLOps

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/cloud-machine-learning-engineering-mlops-duke はじめに 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraの新しいコース「Cloud Machine Learning Engineering and MLOps」をご紹介します。このコースは、クラウドコンピューティングの専門知識を活用して、機械学習エンジニアリングを実践的に学ぶことができる内容になっています。 コースレビュー このコースは、クラウドコンピューティングソリューションを大規模に構築するための専門シリーズの第4弾となります。最初の3つのコースで学んだクラウドコンピューティングとデータエンジニアリングの概念を元に、リアルなプロジェクトに機械学習エンジニアリングを応用していきます。 内容 以下は、このコースの主なレッスン内容です: 機械学習エンジニアリングを始める:この週では、機械学習エンジニアリングに関する方法論を学びます。最後まで学べば、機械学習エンジニアリングアプリケーションを開発し、ソフトウェア開発のベストプラクティスを適用できるようになります。 AutoMLの使用:この週では、AutoMLについて学び、ほとんどコードを書かずに効率的な機械学習ソリューションを構築する方法を探ります。Ludwig、Google AutoML、Apple Create ML、そしてAzure Machine Learning Studioといった技術を使用します。 機械学習の新たなトピック:この週では、MLOps戦略やクラウドソリューション設計のベストプラクティスを学びます。その後、エッジ機械学習やAI APIの活用方法を学びます。 おすすめする理由 このコースは、実際のプロジェクトを通じて学べるため、理論だけでなく実践的な知識も得られます。また、AutoMLを使ったソリューション開発やMLOps戦略の学習は、現代のビジネス環境に不可欠なスキルです。 最後に クラウドと機械学習のスキルを向上させたい方にとって、このコースは理想的です。ぜひ受講を検討してみてください! Enroll Course:…

Coursera コースレビュー: DevOps, DataOps, MLOps

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke こんにちは!今日は、Coursera で提供されている「DevOps, DataOps, MLOps」というコースについてレビューしたいと思います。このコースは、機械学習運用(MLOps)を実世界の問題解決にどう活用できるかを学ぶことができる素晴らしいプログラムです。 コースの最初の週では、MLOpsの基礎を学び、Pythonを使ったマイクロサービスの構築を行います。この基礎知識は、今後の内容に大いに役立つでしょう。 二週目には、数学とデータサイエンスの重要なスキルを学び、シミュレーションの構築に取り組みます。理論と実践をバランスよく学ぶことができるので、自信を持って次のステップに進めることができます。 三週目では、DevOps、DataOps、MLOpsのオペレーションパイプラインの構築方法を学び、Hugging Faceの事前学習モデルを使ったソリューションの構築に挑戦します。このプロセスを通じて、実践的なプログラミング技術が身につきます。 四週目は、エンドツーエンドのMLOpsとAIOpsソリューションの構築に焦点を当て、OpenAIの事前学習モデルを使った実践課題があります。AIペアプログラミングツールであるGitHub Copilotの活用により、生産性をさらに向上させることができます。 最後の週では、PythonからRustへの移行を学びます。Rustは高性能かつ効率的なシステムプログラミング言語であり、MLOpsのソリューションを構築する上で非常に役立ちます。その中では、AWS、GCP、Azureに対応したクラウドコンピューティングソリューションもカバーされており、実践的なスキルをしっかりと習得できる内容となっています。 このコースはデータサイエンティスト、ソフトウェアエンジニア、データアナリストなど、MLOpsを使う職を目指す人々に特にオススメです。全体を通して、実務に直結する内容が多く、非常に充実した学びを提供してくれると言えるでしょう。 私個人的には、特にRustに関する内容が新鮮で、今後のプログラミングにおいて大変役立つと感じました。MLOpsという新しい領域に踏み込む上で、このコースは必要不可欠なものであると思います。ぜひ、興味があれば受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/devops-dataops-mlops-duke

MLOpsをマスターする!Courseraの「Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started」コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-fundamentals こんにちは、皆さん!今日は、Courseraで提供されている「Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started」というコースについてご紹介したいと思います。このコースは、MLシステムの展開、評価、監視、および運用について学ぶための必須のスタート地点です。 コース概要このコースでは、Google Cloud上でのMLOpsツールとベストプラクティスについて詳しく解説しています。MLOpsは、MLシステムの展開、テスト、監視、自動化に焦点を当てた分野であり、機械学習エンジニアはデータサイエンティストと連携して、モデルの展開を迅速かつ確実に行うためのツールを利用します。 コースのシラバスコースは数つのモジュールで構成されており、まずは全体の概要から始まります。次に、MLOpsの重要性とその自動化について学び、Google CloudのVertex AIを使用した具体的なワークフローについても触れていきます。 以下は各モジュールの簡単な紹介です: Welcome to the Machine Learning Operations (MLOps): Getting Startedコースの概要を学ぶセクションです。 Employing Machine Learning OperationsMLの実務における痛点、MLライフサイクルの三つのフェーズ、自動化のプロセスに焦点を当てています。 Vertex AI…

MLOpsにおけるPythonの基礎を学ぶ: コーセラの『Python Essentials for MLOps』コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-mlops-duke 最近、機械学習の運用(MLOps)の重要性が増してきています。MLOpsの役割を成功させるためには、Pythonの基礎知識が不可欠です。そこで、Courseraで提供されている『Python Essentials for MLOps』というコースを受講しました。今回はその内容を詳しくレビューし、お勧めしたいと思います。 ### コース概要 このコースは、Pythonプログラミングの基礎を学びたい方、特にMLOpsに興味がある方に最適です。データ型、関数、モジュール、テスト技術など、Pythonの基本をしっかりと解説しています。また、データサイエンスのタスクで必要なPandasやNumPyの使用方法も学べます。 ### シラバスの詳細 1. **Python入門** では、変数、論理、データ構造を使用してデータを操作する方法を学びます。 2. **Pythonの関数とクラス** で、関数やクラスを作成し、コードのメンテナビリティを向上させるテクニックを身に付けます。 3. **Pythonでのテスト** では、標準ライブラリやPytestを使用したテストの基礎を学びます。 4. **PandasとNumPy入門** では、データセットの操作や数値データの管理方法を学びます。 5. **MLOpsのための応用Python** では、HTTPを使用してAPIを作成する方法について詳しく説明します。 ### ハンズオンの演習 このコースの魅力は、実際に手を動かして学べる点です。各週の学習後には演習があり、理論だけでなく実践的なスキルも身に付けることができます。特にPandasとNumPyのセクションは、データ処理の基盤を築く上で非常に役立ちました。…

MLOpsプラットフォーム:Amazon SageMakerおよびAzure MLコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-aws-azure-duke 最近、Courseraで提供されている「MLOps (Machine Learning Operations) Platforms: Amazon SageMaker and Azure ML」というコースを受講しました。このコースは、AWSやAzureといった主要なクラウドプラットフォームを利用して、機械学習ソリューションを構築、訓練、展開するためのスキルを学ぶことができるすばらしいリソースです。特に、データサイエンティストやソフトウェアエンジニアを目指す方に最適です。 コースは5つの週にわたって構成されています。 1. **AWS技術によるデータエンジニアリング**:この週に、AWS Step FunctionsやAWS Lambdaを利用してデータエンジニアリングパイプラインを構築する方法を学びます。 2. **AWS技術による探索的データ分析**:この週では、データサイエンスノートブックを構築してAWS技術を使用する方法を学びます。 3. **AWS技術によるモデリング**:この週は、コマンドラインツール内で実行される線形回帰モデルを構築することで、機械学習モデリングソリューションを学びます。 4. **AWS技術によるMLOps**:ここでは、SageMaker Studio Labを使用してHugging Faceモデルのファインチューニングを行うことで、機械学習ソリューションの展開と運用化を学びます。 5. **機械学習認証**:主要なクラウドプロバイダーからの機械学習認証について学び、MLOpsにどのように適用するかを学びます。…

MLOpsツール:MLflowとHugging Faceのコースレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/mlops-mlflow-huggingface-duke コース概要 最近、機械学習オペレーション(MLOps)の重要性が増しています。この分野のスキルを向上させるために、Courseraで「MLOps Tools: MLflow and Hugging Face」というコースを受講しました。このコースでは、著名なオープンソースプラットフォームであるMLflowとHugging Faceの基本から応用までを学ぶことができます。 Syllabusの詳細 Introduction to MLflow初回の週では、MLflowの基本を学び、インストールから基本操作までを体験しました。特に、プロジェクトを作成して再現可能な結果を得る手順が非常に有用でした。 Introduction to Hugging Face次の週では、Hugging Faceプラットフォームの基本を学び、モデルやデータセットを保管するためのリポジトリの使い方を理解しました。APIを通じたモデルとデータセットの取得も体験できました。 Deploying Hugging Face三週目では、Hugging Faceモデルをコンテナ化し、FastAPIを使用してインタラクティブなHTTP APIエンドポイントを作成しました。このプロセスを通じて、自動化の利点を学びました。 Applied Hugging Face最後の週では、既存のモデルを微調整し、追加データを使用してモデルを強化しました。モデルをHugging Faceのスペースにデプロイする方法も学んだことが印象に残っています。 まとめ…

機械学習モデルを生産に展開するためのコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/deploying-machine-learning-models-in-production 概要 本日は、Courseraで提供されている「Deploying Machine Learning Models in Production」コースについてご紹介します。このコースは、機械学習エンジニアリングのための専門特化コースの第4弾であり、機械学習モデルをエンドユーザーに提供する方法を学びます。また、スケーラブルで信頼性の高いハードウェアインフラストラクチャを構築し、リアルタイムおよびバッチの推論リクエストを提供する方法についても学習します。 シラバス このコースは4つの週に分かれており、それぞれが独自の重要なトピックに焦点を当てています。 第1週: モデル提供の基礎 – 機械学習モデルをエンドユーザーに提供する方法と推論プロセスの最適化について学びます。 第2週: モデル提供のパターンとインフラ – スケーラブルで信頼性の高いインフラを構築し、バッチおよびリアルタイムの推論結果を配信する方法を学びます。 第3週: モデル管理と配信 – 現代のMLOpsプラクティスに従った機械学習プロセス、パイプラインおよびワークフローの自動化を実装する方法を学びます。 第4週: モデル監視とロギング – モデルの劣化を検出し、連続運用される生産システムにおける精度低下を防ぐ手順を確立します。 なぜこのコースをお勧めするか? このコースでは、機械学習モデルを実際の運用に適用するための具体的な知識と技術を習得できます。モデルのデプロイメントに関する概念を理解し、効率的な運用と管理方法を学ぶことで、自身のプロジェクトにおいて実用的なスキルを身につけることができます。特に、MLOpsの実践に基づいたワークフロー自動化やモデルの監視が学べる点が魅力的です。…