تعلم MLOps مع هذه الدورات العشر

وُلد MLOps عند تقاطع DevOps وهندسة البيانات والتعلم الآلي.

أنظمة ML هي أنظمة تجريبية ، وتحتوي على عدد أكبر من المكونات ، وهي أكثر صعوبة في الإنشاء والصيانة.

إذا كنت تعمل في التعلم الآلي أو التعلم العميق ، فربما تكون قد واجهت MLOps.

مثل DevOps ، تعد عمليات التعلم الآلي (MLOps) هي الخطوة المهمة التالية التي تتخذها الشركات الحديثة.

على الرغم من أنه يشترك في مفهوم مماثل مع DevOps ، إلا أنه يتم تنفيذه بشكل مختلف.

من المتوقع أن تنمو عمليات MLOps بشكل هائل لتصل إلى 4 مليارات دولار بحلول نهاية عام 2025.

مع تزايد الطلب على MLOps ، يتطلع المزيد والمزيد من الطامحين إلى الالتحاق بدورات MLOps للحصول على رؤى أفضل لهذه العمليات.

لذا ، إذا كنت أحدهم ، فلنفهم ماهية MLOps ثم ندخل إلى قائمة أفضل 9 دورات MLOps لمساعدتك على تعلمها وإتقانها.

ما هو MLOps؟

يعمل MLOps كوسيط حيث يمكن لعلماء البيانات ومتخصصي العمليات العمل معًا والتواصل باستخدام مجموعة من التقنيات.

يمكن أتمتة تنفيذ نماذج التعلم الآلي والتعلم العميق في بيئات الإنتاج الموسعة لتحسين الجودة وتبسيط عملية الإدارة. بالإضافة إلى ذلك ، يجعل MLOps من الأسهل مواءمة النماذج مع متطلبات العمل والمعايير التنظيمية.

يمكنك أيضًا إطلاق تطبيقات ML عالية الأداء بشكل مستمر في الإنتاج على نطاق واسع ، وذلك بفضل MLOps. هناك متطلبات محددة لـ ML لإنشاء دورة حياة جديدة جنبًا إلى جنب مع عمليات SDLC و CI / CD الحالية ، مما يؤدي إلى سير عمل أكثر فعالية ونتائج أفضل.

المراحل المختلفة من MLOps هي:

• تحليل البيانات
• تحويل / تحضير البيانات
• التدريب والتطوير النموذجي
• التحقق من صحة النموذج

للتحسين في MLOps ، فأنت بحاجة إلى معرفة شاملة ، والتي يمكن الوصول إليها بشكل أكبر بمساعدة دورة تخصص MLOps.

لماذا تفكر في دورة تخصص MLOps؟

نظرًا لأن البيانات هي أساس جميع البرامج ، فإن التعلم الآلي يختلف عن البرامج التقليدية. تعتبر خدمة البيانات ، بدلاً من وظائف التطبيق ، هي محور تصميم الكود. بالإضافة إلى ذلك ، يعتبر ML نظامًا ديناميكيًا مفتوح الحلقة.

لا تبدأ المهمة حتى يتم استخدام النماذج. بالإضافة إلى ذلك ، يجب تتبع نماذج الإنتاج وإعادة تدريبها وإعادة نشرها استجابةً لتغيير إشارات البيانات للحفاظ على الأداء الأمثل. يتطلب نشر التعلم الآلي مهارات بشكل متكرر في المجالات التقنية مثل هندسة البرمجيات و DevOps.

في دورة MLOps النموذجية ، يتم دمج الأفكار الأساسية للتعلم الآلي مع المعرفة العملية لتطوير البرمجيات المعاصرة والأدوار الهندسية لإنشاء هندسة التعلم الآلي للإنتاج.

سوف تتعرف على الإمكانات والصعوبات والآثار المترتبة على هندسة التعلم الآلي في مختلف مجالات التطوير والإنتاج. عند الانتهاء من الدورة ، ستكون قادرًا على إنشاء حلول ذكاء اصطناعي متطورة ومعالجة مشكلات العالم الحقيقي. بخلاف ذلك ، ستكون مستعدًا لـ:

• إنشاء نظام إنتاج ML كامل ، بما في ذلك تخطيط المشروع ، ومتطلبات البيانات ، وتقنيات النمذجة ، والنشر
• قم بإنشاء نموذج أساسي ، وحل انحراف الفكرة ، وقم بإنشاء نموذج أولي.
• تعلم كيفية تصميم خطوط أنابيب البيانات من خلال الحصول على مجموعات البيانات وفركها والتحقق من صحتها
• استخدم TensorFlow Extended لتنفيذ هندسة الميزات والتحويل والاختيار
• استخدم الأدوات الخاصة بمصدر البيانات والبيانات الوصفية للنسب ، وإنشاء دورة حياة البيانات واستخدام مخططات بيانات الأعمال لتتبع تطور البيانات

يمكن للطلاب الذين يتابعون دورة MLOps عبر الإنترنت الحصول على MLOps ZoomCamp ، حيث يمكنهم إكمال الحلول في ملفات مختلفة. يغطي المقدمة ، النشر ، الممارسات ، المشاريع ، إلخ.

أهمية MLOps في الآفاق المهنية

هناك منافسة هائلة في علم البيانات ، وفي كل عام ، يختار مئات وآلاف الطلاب هذا المجال لأنه يوفر نطاقًا وظيفيًا ممتازًا.

على الرغم من أن MLOps أقل شهرة من علم البيانات ، إلا أن مقياس الأجور قابل للمقارنة. يبلغ متوسط ​​الراتب الأساسي لعالم البيانات في الولايات المتحدة 119000 دولار ، بينما يحصل مهندسو MLOps عادةً على حوالي 90529 دولارًا.

يمكن أن تدعم MLOps المنظمات من جميع الأشكال والأحجام في تطوير الخطط الفعالة والإدارة والنجاح في المستقبل. نتيجة لذلك ، تتزايد أهمية هذه التقنية مع استمرار البيانات والتكنولوجيا في تجاوز آفاق جديدة.

لذلك ، كمهندس MLOps ، سوف تتعرض لمهام مختلفة ، مثل تثبيت نماذج التعلم الآلي والتأكد من أنها تعمل في الإنتاج. لوضع النموذج قيد الاستخدام ، يجب أن تكون قادرًا على فهم خوارزمية التعلم الآلي التي تقوم عليها.

كيف تعمل دورة تخصص MLOps؟

يمكن أن تساعد دورات تخصص MLOps المتعلمين على اكتساب المهارات العملية والنظرية. إليك كيفية عمل الالتحاق بالدورة التدريبية.

يتسجل، يلتحق

يمكنك التسجيل مباشرة في دورة تخصص MLOps عبر الإنترنت بعد اختيار الدورة التي تشعر أنها مناسبة لك. بمجرد التسجيل في دورة ، فأنت عضو مسجل.

أفضل جزء هو أنه يمكنك إنهاء دورة واحدة فقط ، أو إيقاف دراستك بشكل دائم ، أو إلغاء اشتراكك. سيتم تزويدك أيضًا بلوحة معلومات لتصور وتتبع جميع عمليات التسجيل الخاصة بك في الدورات التدريبية والتقدم.

قم بمشروع عملي

يأتي كل تخصص بمشروع عملي يجب عليك القيام به لإكمال دورة تخصص MLOps والحصول على شهادتك الأصلية. ومع ذلك ، قبل بدء دورة المشروع العملية ، يجب عليك إكمال جميع الدورات التدريبية الأخرى للحصول على المعرفة التي يمكنك تطبيقها على المشروع.

احصل على الشهادة

عند الانتهاء من الدورة ، يمكنك الحصول على شهادة من الدورة التدريبية المقدمة ، والتي يمكنك إظهارها لأصحاب العمل المحتملين والحصول على وظيفة أحلامك.

الآن ، دعنا نلقي نظرة على بعض أفضل دورات MLOps التي يمكنك الالتحاق بها.

أساسيات MLOps: خطوط أنابيب CI / CD / CT لـ ML: Udemy

ستعلمك دورة Udemy هذه أساسيات MLOps وتغطي كيفية حل MLOps لمشاكل ML التقليدية مع تعزيز القدرة على التكيف والتشغيل الآلي لعملية ML.

يغطي:

• المعايير والقيم التي تم بناء MLOps حولها
• خطوط الأنابيب للتسليم المستمر والتدريب المستمر والتكامل المستمر في MLOps
• تحتوي دورة MLOps على مجموعة من مستويات النضج
• مقارنات بين منصات MLOps ومجموعة الأدوات

هذه الدورة من Udemy مخصصة لعلماء البيانات ومهندسي ML ومهندسي DevOps وغيرهم من المهنيين الراغبين في تعلم المفهوم.

نشر نماذج التعلم الآلي: Udemy

تعلمك دورة نشر التعلم الآلي هذه من Udemy كيفية نقل نماذج التعلم الآلي الخاصة بك من مرحلة البحث إلى حل متكامل تمامًا. بالإضافة إلى ذلك ، سوف تشرح الدورة نشر النموذج وكيف يكون مفيدًا لحياتك المهنية.

سوف تتعلم كل مرحلة من مراحل بناء نموذج في بيئة البحث ، وكيفية تحويل دفاتر Jupyter إلى كود إنتاج ، وحزم تعليمات برمجية ، ونشرها على واجهة برمجة تطبيقات ، وإضافة التسليم المستمر باستخدام دروس فيديو مسلية.

سيتحدث المدرب عن فكرة التكاثر ، وأهميتها ، وكيفية استخدام الإصدار ، ومستودعات الكود ، و Docker لزيادة قابلية التكرار أثناء النشر. بالإضافة إلى ذلك ، ستتعلم عملية نشر نموذج التعلم الآلي من دفتر Jupyter إلى الأنظمة الأساسية السحابية والبنية التحتية مع أخذ CI / CD في الاعتبار.

هذه الدورة مخصصة لـ:

• علماء البيانات الذين يرغبون في استخدام نموذج التعلم الآلي الأول
• علماء البيانات الذين يرغبون في أن يصبحوا أكثر كفاءة في نشر النموذج.
• الأشخاص الذين يعملون في مجال تطوير البرمجيات ولكنهم يرغبون في الانتقال إلى التعلم الآلي

أساسيات MLOps: Coursera

ستتعرف دورة Coursera هذه على أدوات MLOps المستخدمة لتثبيت أنظمة MLOps وتقييمها وتشغيلها ومراقبتها على Google Cloud في هذه الدورة التدريبية.

علاوة على ذلك ، يتضمن نشر أنظمة ML واختبارها ومراقبتها وأتمتتها. يمكن لمتخصصي ML ​​استخدام أدوات لتقييم النموذج والتطوير المستمر. يتعاونون مع علماء البيانات الذين يمكنهم إنشاء نماذج لتوفير السرعة في نشر النماذج الأفضل أداءً.

ما سوف تتعلم؟

• تنفيذ التقنيات الأساسية لفعالية MLOps
• اعتماد إجراءات CI / CD الأكثر فعالية عند التعامل مع أنظمة ML
• قم بتهيئة وإعداد بيئات Google Cloud من أجل MLOps الموثوقة والفعالة
• تنفيذ مهام سير العمل للتدريب والاستدلال التي يمكن الاعتماد عليها وقابلة للتكرار

تخصص MLOps: كورسيرا

تغطي دورة MLOps Coursera الأفكار الأساسية للتعلم الآلي والمعرفة العملية لتطوير البرمجيات المعاصرة والأدوار الهندسية لإنشاء هندسة التعلم الآلي للإنتاج.

تغطي الدورة مجالات مختلفة ، بما في ذلك وضع تصور وإنشاء وصيانة أنظمة متكاملة تعمل باستمرار في الإنتاج. تعلم الدورة كيف يجب أن تدير أنظمة الإنتاج البيانات المتغيرة باستمرار ، بشكل صارخ لنمذجة التعلم الآلي النموذجية.

ما سوف تتعلم؟

• إنشاء نظام إنتاج ML كامل ، بما في ذلك تخطيط المشروع ، ومتطلبات البيانات ، وتقنيات النمذجة ، والنشر
• إنشاء نموذج أساسي ، وحل انحراف الأفكار ، وإنشاء نموذج أولي لتطبيق التعلم الآلي المُنتَج
• تعلم كيفية استخدام TensorFlow Extended لتنفيذ الهندسة والتحول
• تعلم استخدام الأدوات الخاصة بمصدر البيانات وبيانات تعريف النسب ، وإنشاء دورة حياة البيانات ، واستخدام مخططات بيانات الأعمال لتتبع تطور البيانات

تدريب شهادة MLOps: CloudxLab

تقدم CloudxLab هذه الدورة التدريبية لشهادة MLOps. بشكل عام ، يشير إلى الأساليب والمهارات والخبرة الواقعية اللازمة لتطوير نماذج التعلم الآلي الخاصة بك وتنفيذها ومتابعتها.

بعد تدريب نموذج التعلم الآلي الخاص بنا ، يتمثل التحدي الرئيسي التالي في نشره وتوسيع نطاقه في الإنتاج حتى يتمكن المزيد من المستخدمين من استخدامه. سوف تتعلم كيفية استخدام الأدوات والأساليب بكفاءة من خلال عملية التعلم التجريبية.

يعد فهم التعلم الآلي وأفكار التعلم العميقة أمرًا بالغ الأهمية ، ولكن يجب أيضًا أن تتمتع بخبرة قوية في مهارات هندسة الإنتاج. بالإضافة إلى تطوير الخبرة في تقنيات DevOps ، تتعمق هذه الدورة بعمق في أساليب التعلم الآلي والتعلم العميق. عند الانتهاء من الدورة ، سيتعلم الطلاب ما يلي:

• أنشئ نظامًا للتعلم الآلي من البداية إلى النهاية.
• تعرف على نطاق المشروع ومتطلبات البيانات والنمذجة والنشر
• إنشاء خطوط أنابيب لتحسين إجراء التدريب النموذجي
• تعلم كيفية معالجة صعوبات عملك من خلال التعلم الآلي المتعدد وتقنيات التعلم العميق
• استخدام Spark MLlib لتناسب تدريب النموذج الموزع
• استخدم خطوط أنابيب CI / CD لنشر نماذج التعلم الآلي الخاصة بك في العالم الحقيقي

دورة تدريبية معتمدة من MLOps: 360 DigiTMG

تغطي دورة MLOps هذه نشر نماذج التعلم الآلي على نطاق واسع. ينتج التدريب عن عدم رضانا أثناء العمل في مشاريع استشارية ومحاولة تنفيذ مشاريع التعلم الآلي في إعدادات العالم الحقيقي.

يواجه مهندسو ML تحديات مختلفة أثناء العمل في مشروع ، مثل "تفعيل" و "إنتاجية" الكود. بالنسبة للعديد من المهندسين ، من الصعب جدًا نشر نماذج ML بسرعة وفعالية لأنه لا توجد منصة أو مجموعة من التوصيات كما هو الحال في مشاريع هندسة البرمجيات الأخرى.

ستعلمك هذه الدورة:

• الطلب على MLOps في مجال علم البيانات
• تعرف على Docker وفوائد النقل بالحاويات
• تعرف على معلومات حول TensorFlow Extended (TFX) وأجزائه المتعددة

هندسة MLOps على AWS

ستساعدك دورة MLOps هذه المقدمة من AWS على تعلم إجراءات على غرار DevOps وتطبيقها أثناء التدريب ونشر نماذج ML بمساعدة هندسة MLOps على AWS.

بالإضافة إلى ذلك ، ستتعلم كيفية العمل في فريق والاستفادة من الأدوات والأتمتة والإجراءات والعمل الجماعي لدعم المطورين وموظفي العمليات ومهندسي DevOps ومهندسي منصة بيانات ML المسؤولين عن تشغيل نماذج ML.

سوف تكتشف كيفية إنشاء خطة عمل MLOps لعملك بمجرد انتهاء الدورة بحيث يمكنك الانتقال من الدراسة إلى العمل.

شهادة احترافية في MLOps مع AWS: EdX

يعد EdX Cource خيارًا جيدًا آخر لعشاق ML. سوف تتعلم كيفية دمج قدرات هندسة البيانات وعلوم البيانات لنشر نماذج التعلم الآلي من خلال دورة عمليات التعلم الآلي مع دورة Amazon Web Services.

لا ينطوي معظم العمل في تنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي على تطوير النماذج. سيقدم لك المنهج كيفية التعاون مع علماء البيانات وتنفيذ نماذج التعلم الآلي التي يمكن أن تتعلم من البيانات وتنتج تنبؤات. هذا الإجراء مؤتمت بشكل عام ؛ وبالتالي ، فإن الخبرة الهندسية MLOps والذكاء الاصطناعي مطلوبة.

لإضافة المزيد ، ستساعدك الدورة على تعلم كيفية إنشاء خط الأنابيب لمراقبة عدة نقاط تشغيل ، مثل البيانات الواردة ومخرجات القرار.

شهادة دورة MLOps: igmGuru

يهدف MLOps Cource بواسطة igmGuru إلى توجيه المشاركين في إنشاء نماذج التعلم الآلي للإنتاج الضخم.

يتلقى الأفراد تدريبًا محسّنًا على استخدام الأدوات المختلفة وتقنيات الإنتاج للتعلم الآلي. توفر الدورة التدريبية المعرفة المطلوبة لأساسيات MLOps التي تحتاجها لتطوير كفاءة الموضوع ، وهو أمر حيوي لضمان حياة مهنية ناجحة في الذكاء الاصطناعي.

أساسيات MLOps: PluralSight

يركز هذا Cource من PluralSight على توفير معرفة متعمقة بممارسات التعلم الآلي القياسية لنشر وتقييم ومراقبة وتشغيل الأنظمة المتكاملة ML.

سيتم تقديم أدوات تشغيل التعلم الآلي المختلفة للطلاب خلال الدورة. إلى جانب فهم استخدامات هذه الأدوات ، سيتعلم المتدربون أيضًا الأساليب القياسية لاستخدام هذه الأدوات. ستساعد الدورة المهنيين على دمج نظام تعلم الآلة مع عملية الأعمال.

ومع ذلك ، سيتعلم المتدربون كذلك اختبار ومراقبة نظام ML لتحسين أدائه والقضاء على الثغرات الفنية. تقدم PluralSight نسخة تجريبية مجانية من هذه الدورة التدريبية عبر الإنترنت. إذا كنت تحب الإصدار المجاني وترغب في متابعة الدورة التدريبية ، فقم بشراء الإصدار المتميز. النسخة التجريبية المجانية لمدة عشرة أيام وتشمل فقط القسم التمهيدي من الدورة.

استنتاج

التعلم الآلي (ML) هو تقنية متطورة تجعل الآلات أكثر ذكاءً ومستدامةً في صنع القرار. في الماضي ، كانت الآلات تعمل وفقًا لمدخلات الإنسان. ولكن يمكن للنظام المتكامل ML أن يعمل بشكل مستقل دون تدخل بشري ويحافظ على تحسين أدائه بمرور الوقت من خلال تحليل البيانات والتعلم.

لذلك ، إذا كنت ترغب في الدخول في مجال علم البيانات ، فإن تعلم عمليات تعلم الآلة (MLOps) أمر ضروري. من خلال دورة MLOps ، يمكنك تعلم أساسيات عمليات ML وتوضيح شكوكك ومفاهيمك الخاطئة. سيساعدك أيضًا في الحصول على وظيفة أحلامك وكسب المال بشكل لائق.

وبالتالي ، اختر دورة MLOps جيدة من القائمة أعلاه ، والتسجيل فيها ، والبدء في التعلم.