これらの 10 コースで MLOps を学ぶ

公開: 2022-08-12

MLOps は、DevOps、データ エンジニアリング、および機械学習の交差点で生まれました。

ML システムは実験的なものであり、コンポーネントの数が多く、構築と維持がより困難です。

機械学習や深層学習に携わったことがある方なら、MLOps に遭遇したことがあるかもしれません。

DevOps と同様に、機械学習オペレーション (MLOps) は、現代の企業が取っている次の重要な動きです。

DevOps と同様の概念を共有していますが、実装方法が異なります。

MLOps は大幅に成長し、2025 年末までに 40 億ドルに達すると予想されています。

MLOps に対する需要の高まりに伴い、MLOps コースを受講してこれらの運用についてより良い洞察を得ることを楽しみにしている志願者がますます増えています。

したがって、あなたがそのうちの 1 人である場合は、MLOps とは何かを理解してから、上位 9 つの MLOps コースのリストに入って、学習と習得に役立ててください。

MLOps とは?

MLOps は、データ サイエンティストと運用スペシャリストが一連の手法を使用して連携し、通信できる媒体として機能します。

大規模な実稼働環境での機械学習およびディープ ラーニング モデルの実装を自動化して、品質を向上させ、管理プロセスを合理化できます。 さらに、MLOps を使用すると、モデルをビジネスの要求や規制基準に簡単に合わせることができます。

MLOps のおかげで、パフォーマンスの高い ML アプリを大規模な本番環境に継続的にリリースすることもできます。 ML が現在の SDLC および CI/CD プロセスと並行して新しいライフサイクルを作成するには、特定の要件があります。これにより、より効果的なワークフローとより良い結果が得られます。

MLOps のさまざまなフェーズは次のとおりです。

  • データ分析
  • データの変換/準備
  • モデルのトレーニングと開発
  • モデルの検証

MLOps を向上させるには、総合的な知識が必要です。MLOps の専門コースを利用することで、よりアクセスしやすくなります。

MLOps スペシャライゼーション コースを検討する理由

データはすべてのプログラムの基盤であるため、機械学習は従来のソフトウェアとは異なります。 アプリケーションの機能ではなく、データ サービスがコードの設計の焦点です。 さらに、ML は開ループの動的システムです。

モデルが使用されるまで、タスクは開始されません。 さらに、最適なパフォーマンスを維持するために、データ信号の変更に対応して、運用モデルを追跡、再トレーニング、および再展開する必要があります。 機械学習の展開では、ソフトウェア エンジニアリングや DevOps などの技術分野でより頻繁にスキルが必要になります。

典型的な MLOps コースでは、機械学習の基本的な考え方を、最新のソフトウェア開発とエンジニアリングの役割に関する実践的な知識と組み合わせて、本番用の機械学習エンジニアリングを作成します。

開発と生産のさまざまな分野における機械学習エンジニアリングの可能性、難しさ、および効果について学びます。 コースを修了すると、最先端の AI ソリューションを作成し、現実世界の問題に取り組むことができるようになります。 これ以外に、次の準備をします。

  • プロジェクト計画、データ要件、モデリング手法、デプロイを含む、完全な ML 生産システムを作成する
  • ベースライン モデルを作成し、アイデアのドリフトを解決して、プロトタイプを構築します。
  • データセットの取得、スクラビング、検証によるデータ パイプラインの設計方法を学ぶ
  • TensorFlow Extended を利用して特徴量エンジニアリング、変換、および選択を実行する
  • データの来歴とリネージ メタデータ用のツールを使用し、データ ライフサイクルを作成し、ビジネス データ スキーマを利用してデータの進化を追跡する

オンライン MLOps コースを受講している学生は、MLOps ZoomCamp を取得して、さまざまなファイルでソリューションを完成させることもできます。 導入、展開、実践、プロジェクトなどをカバーしています。

キャリアの見通しにおける MLOps の重要性

データサイエンスには大規模な競争があり、毎年、数百、数千人の学生がこの分野を選択しています。

MLOps はデータ サイエンスほど知られていませんが、賃金表は同等です。 米国のデータ サイエンティストの基本給の中央値は 119,000 ドルですが、MLOps エンジニアは通常、約 90,529 ドルを稼いでいます。

MLOps は、効果的な計画の策定、管理、および将来の成功において、あらゆる形態と規模の組織をサポートできます。 その結果、データとテクノロジーが新たな高みを超え続けるにつれて、この手法の重要性が増しています。

そのため、MLOps エンジニアとして、機械学習モデルのインストールや本番環境での運用の確認など、さまざまなタスクにさらされます。 モデルを使用するには、その基礎となる機械学習アルゴリズムを理解できなければなりません。

MLOps スペシャライゼーション コースの仕組み

MLOps 専門コースは、学習者が実践的スキルと理論的スキルの両方を習得するのに役立ちます。 コースの受講方法は次のとおりです。

登録

自分に適していると思われるコースを選択した後、オンラインの MLOps 専門コースに直接登録できます。 コースに登録すると、登録メンバーになります。

最良の部分は、1 つのコースだけを終了するか、学習を永久に停止するか、サブスクリプションをキャンセルできることです。 また、コースと進歩へのすべての登録を視覚化および追跡するためのダッシュボードも提供されます。

実用的なプロジェクトを行う

各スペシャライゼーションには、MLOps スペシャライゼーション コースを修了して本物の証明書を受け取るために必要な実践的なプロジェクトが付属しています。 ただし、ハンズオン プロジェクト コースを開始する前に、プロジェクトに適用できる知識を得るために、他のすべてのコースを完了する必要があります。

証明書を取得する

コースを完了すると、提供されたコースから証明書を取得できます。これを潜在的な雇用主に提示して、夢の仕事に就くことができます。

それでは、受講できる最高の MLOps コースをいくつか見てみましょう。

MLOps の基礎: ML の CI/CD/CT パイプライン: Udemy

この Udemy コースでは、MLOps の基礎を学び、MLOps が従来の ML の問題をどのように解決し、ML プロセスの適応性と自動化を強化するかについて説明します。

それはカバーします:

  • MLOps が構築される基準と価値
  • MLOps での継続的デリバリー、継続的トレーニング、継続的インテグレーションのパイプライン
  • MLOps コースにはさまざまな成熟度レベルがあります
  • MLOps プラットフォームとツール スタックの比較

Udemy によるこのコースは、データ サイエンティスト、ML エンジニア、DevOps エンジニア、および概念を学びたいその他の専門家を対象としています。

機械学習モデルの展開: Udemy

この Udemy による機械学習展開コースでは、機械学習モデルを研究段階から完全に統合されたソリューションに移行する方法を説明します。 さらに、このコースでは、モデルの展開と、それがキャリアにどのように役立つかについて説明します。

研究環境でモデルを構築する各段階、Jupyter ノートブックを実稼働コードに変換する方法、パッケージをコード化する方法、API に公開する方法、面白いビデオ レッスンを使用して継続的デリバリーを追加する方法について学習します。

トレーナーは、再現性の考え方、その重要性、およびバージョン管理、コード リポジトリ、Docker を利用して展開時の再現性を最大化する方法について説明します。 さらに、CI/CD を考慮しながら、機械学習モデルを Jupyter ノートブックからクラウド プラットフォームおよびインフラストラクチャにデプロイするプロセスを学習します。

このコースの対象者:

  • 初めての機械学習モデルを使用したいデータ サイエンティスト
  • モデルの展開に習熟したいデータ サイエンティスト。
  • ソフトウェア開発に携わっているが、機械学習に移行したい人

MLOps の基礎: Coursera

この Coursera コースでは、このコースで Google Cloud に本番環境の ML システムをインストール、評価、運用、モニタリングするために使用される MLOps ツールについて学習します。

さらに、ML システムの展開、テスト、監視、および自動化が含まれます。 ML の専門家は、モデルの評価と継続的な開発のためのツールを使用できます。 彼らは、モデルを作成できるデータ サイエンティストと協力して、最高のパフォーマンスを発揮するモデルを迅速にデプロイします。

あなたは何を学びますか？

  • 効果的な MLOps に不可欠なテクノロジーの実装
  • ML システムを扱う際に最も効果的な CI/CD 手順を採用する
  • 信頼性が高く効率的な MLOps のために Google Cloud 環境を構成および設定する
  • 信頼性と再現性のあるトレーニングと推論のワークフローを実装する

MLOps スペシャライゼーション: Coursera

MLOps Coursera コースでは、基本的な機械学習のアイデアと、本番用の機械学習エンジニアリングを作成するための最新のソフトウェア開発とエンジニアリングの役割に関する実践的な知識をカバーしています。

このコースでは、運用環境で常に実行されている統合システムの概念化、作成、保守など、さまざまな分野をカバーしています。 このコースでは、生産システムが絶えず変化するデータをどのように管理しなければならないかを、典型的な機械学習モデリングに厳密に基づいて教えます。

あなたは何を学びますか？

  • プロジェクト計画、データ要件、モデリング手法、デプロイを含む、完全な ML 生産システムの作成
  • ベースライン モデルの作成、アイデアのドリフトの解決、製品化された機械学習アプリケーションのプロトタイプの構築
  • TensorFlow Extended を利用してエンジニアリングと変換を実行する方法を学ぶ
  • データの来歴とリネージ メタデータ用のツールの使用方法の学習、データ ライフサイクルの作成、ビジネス データ スキーマを使用したデータの進化の追跡

MLOps 認定トレーニング: CloudxLab

CloudxLab は、この MLOps 認定トレーニング コースを提供しています。 一般に、機械学習モデルを開発し、実装し、追跡するために必要な方法、スキル、および現実世界の専門知識を指します。

機械学習モデルをトレーニングした後の次の大きな課題は、より多くのユーザーが使用できるように、それを本番環境にデプロイしてスケーリングすることです。 実験的な学習プロセスを通じて、ツールとアプローチを効率的に使用する方法を学びます。

機械学習と深い学習のアイデアを理解することは重要ですが、生産工学のスキルに関する確かな専門知識も必要です。 このコースでは、DevOps テクノロジの経験を積むだけでなく、機械学習とディープ ラーニングの方法について深く掘り下げます。 コースを修了すると、学生は次のことを学びます。

  • 機械学習システムを最初から最後まで作成します。
  • プロジェクトの範囲、データ要件、モデリング、デプロイについて学ぶ
  • モデルのトレーニング手順を強化するパイプラインを作成する
  • 複数の機械学習と深層学習の手法を使用して、ビジネス上の問題に対処する方法を学びます
  • Spark MLlib を使用して分散モデルのトレーニングに適合させる
  • CI/CD パイプラインを利用して、機械学習モデルを現実の世界にデプロイします

認定 MLOps コース トレーニング: 360 DigiTMG

この MLOps コースでは、機械学習モデルを大規模にデプロイする方法について説明します。 このトレーニングは、コンサルティング プロジェクトに取り組み、実世界の設定で機械学習プロジェクトを実装しようとしているときに不満を抱いた結果です。

ML エンジニアは、コードの「運用化」や「生産化」など、プロジェクトに取り組んでいるときにさまざまな課題に直面します。 多くのエンジニアにとって、ML モデルを迅速かつ効果的に展開することは非常に困難です。これは、他のソフトウェア エンジニアリング プロジェクトのようなプラットフォームや一連の推奨事項がないためです。

このコースでは、次のことを学びます。

  • データ サイエンス分野における MLOps の需要
  • Docker とコンテナ化のメリットについて学ぶ
  • TensorFlow Extended (TFX) とその多くの部分について学ぶ

AWS での MLOps エンジニアリング

この AWS による MLOps コースは、AWS での MLOps エンジニアリングを利用して ML モデルをトレーニングおよびデプロイしながら、DevOps スタイルの手順を学習および適用するのに役立ちます。

さらに、チームで運用し、ツール、自動化、手順、チームワークを活用して、ML モデルの運用を担当する開発者と運用スタッフ、DevOps エンジニア、ML データ プラットフォーム エンジニアをサポートする方法を学びます。

コースが終了したら、ビジネスの MLOps アクション プランを作成する方法を発見し、勉強から実行に移ることができます。

AWS を使用した MLOps のプロフェッショナル認定: EdX

この EdX コースは、ML 愛好家にとってもう 1 つの優れたオプションです。 Machine Learning Operations with Amazon Web Services コースを通じて、データ エンジニアリングとデータ サイエンスの能力を統合して機械学習モデルをデプロイする方法を学習します。

AWS での MLOps のプロフェッショナル認定:

AI モデルを実装する際の労力のほとんどは、モデルの開発を伴いません。 このカリキュラムでは、データ サイエンティストと協力し、データから学習して予測を生成できる機械学習モデルを実装する方法を紹介します。 この手順は通常自動化されています。 したがって、MLOps と AI エンジニアリングの専門知識が必要です。

さらに追加するために、コースはパイプラインを構築して、受信データや決定出力などのいくつかの操作ポイントを監視する方法を学習するのに役立ちます。

MLOps コース認定: igmGuru

この igmGuru による MLOps コースは、大量生産用の機械学習モデルの作成について参加者に指示することを目的としています。

個人は、機械学習のためのさまざまなツールと生産技術を使用するための改善されたトレーニングを受けます。 このコースでは、AI で成功するキャリアを保証するために不可欠な分野の能力を開発するために必要な MLOps の基礎を学ぶことができます。

MLOps の基礎: PluralSight

PluralSight によるこのコースは、ML 統合システムのデプロイ、評価、監視、および運用のための標準的な機械学習プラクティスの詳細な知識を提供することに重点を置いています。

コースでは、さまざまな機械学習操作ツールが学生に紹介されます。 これらのツールの使用法を理解するだけでなく、研修生はこれらのツールを使用するための標準的なアプローチをさらに学びます。 このコースは、専門家が ML システムをビジネス プロセスと統合するのに役立ちます。

それにもかかわらず、研修生は、ML システムをテストおよび監視して、そのパフォーマンスを向上させ、技術的な不具合を排除する方法をさらに学習します。 PluralSight では、このオンライン コースの無料試用版を提供しています。 無料版が気に入ってコースを継続したい場合は、プレミアム版を購入してください。 無料トライアルは 10 日間で、コースの入門セクションのみが含まれます。

結論

機械学習 (ML) は、マシンをよりスマートにし、自律的な意思決定を可能にする最先端のテクノロジーです。 過去には、機械は人間の入力に従って実行されていました。 しかし、ML 統合システムは、人間の介入なしで独立して実行でき、データを分析して学習することにより、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させ続けます。

したがって、データ サイエンスの分野に入りたい場合は、ML オペレーション (MLOps) を学ぶことが不可欠です。 MLOps コースを通じて、ML 操作の基礎を学び、疑問や誤解を解消できます。 また、夢の仕事に就き、まともな収入を得るのにも役立ちます。

したがって、上記のリストから適切な MLOps コースを選択して登録し、学習を開始してください。