Изучите MLOps с помощью этих 10 курсов

MLOps родился на стыке DevOps, Data Engineering и Machine Learning.

Системы машинного обучения являются экспериментальными, имеют большее количество компонентов и более сложны в построении и обслуживании.

Если вы занимались машинным обучением или глубоким обучением, возможно, вы сталкивались с MLOps.

Как и DevOps, операции машинного обучения (MLOps) — это следующий важный шаг, который делают современные компании.

Хотя он имеет схожую концепцию с DevOps, он реализован по-разному.

Ожидается, что к концу 2025 года объем MLOps значительно вырастет и достигнет 4 миллиардов долларов.

В связи с растущим спросом на MLOps все больше и больше претендентов с нетерпением ждут прохождения курсов MLOps, чтобы лучше понять эти операции.

Итак, если вы один из них, давайте разберемся, что такое MLOps, а затем попадем в список 9 лучших курсов MLOps, которые помогут вам изучить и освоить его.

Что такое Млопс?

MLOps действует как среда, в которой специалисты по данным и специалисты по эксплуатации могут работать вместе и общаться, используя набор методов.

Реализация моделей машинного обучения и глубокого обучения в обширных производственных средах может быть автоматизирована для повышения качества и оптимизации процесса управления. Кроме того, MLOps упрощает согласование моделей с требованиями бизнеса и нормативными стандартами.

Благодаря MLOps вы даже можете непрерывно выпускать высокопроизводительные приложения машинного обучения в производство в больших масштабах. Существуют особые требования к машинному обучению для создания нового жизненного цикла наряду с текущими процессами SDLC и CI/CD, что приводит к более эффективному рабочему процессу и лучшим результатам.

Различные фазы MLOps:

• Анализ данных
• Преобразование/подготовка данных
• Обучение и развитие модели
• Проверка модели

Чтобы совершенствоваться в MLOps, нужны комплексные знания, которые становятся более доступными с помощью курса специализации MLOps.

Зачем рассматривать курс специализации MLOps?

Поскольку данные являются основой всех программ, машинное обучение отличается от традиционного программного обеспечения. Обслуживание данных, а не функциональность приложения, находится в центре внимания дизайна кода. Кроме того, ML — это динамическая система с открытым циклом.

Задача не запускается до тех пор, пока модели не будут введены в эксплуатацию. Кроме того, производственные модели необходимо отслеживать, переобучать и повторно развертывать в ответ на изменение сигналов данных для поддержания оптимальной производительности. Развертывание машинного обучения чаще требует навыков в технических областях, таких как разработка программного обеспечения и DevOps.

В типичном курсе MLOps фундаментальные идеи машинного обучения сочетаются с практическими знаниями о современной разработке программного обеспечения и инженерными ролями для создания машинного обучения для производства.

Вы узнаете о потенциале, трудностях и эффектах машинного обучения в различных областях разработки и производства. По завершении курса вы сможете создавать передовые решения для искусственного интеллекта и решать реальные проблемы. Помимо этого, вы будете готовы:

• Создайте полную производственную систему ML, включая планирование проекта, требования к данным, методы моделирования и развертывание.
• Создайте базовую модель, устраните дрейф идей и создайте прототип.
• Научитесь проектировать конвейеры данных, собирая, очищая и проверяя наборы данных.
• Используйте TensorFlow Extended для проектирования, преобразования и выбора признаков.
• Используйте инструменты для определения происхождения данных и метаданных происхождения, создайте жизненный цикл данных и используйте схемы бизнес-данных для отслеживания эволюции данных.

Студенты, изучающие онлайн-курс MLOps, также могут принять участие в MLOps ZoomCamp, где они могут выполнять решения в разных файлах. Он охватывает введение, развертывание, практику, проекты и т. д.

Значение MLOps в карьерных перспективах

В науке о данных существует огромная конкуренция, и каждый год сотни и тысячи студентов выбирают эту область, поскольку она предлагает отличные возможности для работы.

Хотя MLOps менее известен, чем наука о данных, шкала оплаты сопоставима. Средняя базовая зарплата специалиста по данным в США составляет 119 000 долларов, тогда как инженеры MLOps обычно зарабатывают около 90 529 долларов.

MLOps может помочь организациям всех форм и размеров в разработке эффективных планов, управлении и достижении успеха в будущем. В результате значение этого метода возрастает по мере того, как данные и технологии продолжают достигать новых высот.

Таким образом, как инженер MLOps, вы будете сталкиваться с различными задачами, такими как установка моделей машинного обучения и обеспечение их работоспособности в производственной среде. Чтобы использовать модель, вы должны понимать лежащий в ее основе алгоритм машинного обучения.

Как работает курс специализации MLOps?

Курсы специализации MLOps могут помочь учащимся приобрести как практические, так и теоретические навыки. Вот как работает курс.

Зарегистрироваться

Вы можете напрямую записаться на онлайн-курс специализации MLOps после выбора курса, который, по вашему мнению, подходит именно вам. Записавшись на курс, вы становитесь зарегистрированным участником.

Самое приятное то, что вы можете закончить только один курс, навсегда приостановить обучение или отменить подписку. Вам также будет предоставлена ​​панель инструментов для визуализации и отслеживания всех ваших зачислений на курсы и продвижения.

Сделайте практический проект

Каждая специализация сопровождается практическим проектом, который вы должны выполнить, чтобы пройти курс специализации MLOps и получить свой подлинный сертификат. Однако, прежде чем приступить к практическому курсу проекта, вы должны пройти все остальные курсы, чтобы получить знания, которые можно применить в проекте.

Получить сертификат

По окончании курса вы можете получить сертификат о прохождении курса, который вы можете предъявить потенциальным работодателям и получить работу своей мечты.

Теперь давайте посмотрим на некоторые из лучших курсов MLOps, которые вы можете пройти.

Основы MLOps: Конвейеры CI/CD/CT машинного обучения: Udemy

Этот курс Udemy научит вас основам MLOps и расскажет, как MLOps решает проблемы традиционного машинного обучения, одновременно повышая адаптивность и автоматизацию процесса машинного обучения.

Это покрывает:

• Стандарты и ценности, вокруг которых строится MLOps
• Конвейеры для непрерывной доставки, непрерывного обучения и непрерывной интеграции в MLOps.
• Курс MLOps имеет ряд уровней зрелости
• Сравнение платформ MLOps и стека инструментов

Этот курс от Udemy предназначен для специалистов по данным, инженеров машинного обучения, инженеров DevOps и других специалистов, желающих изучить эту концепцию.

Развертывание моделей машинного обучения: Udemy

Этот курс по развертыванию машинного обучения от Udemy научит вас, как перевести модели машинного обучения из стадии исследования в полностью интегрированное решение. Кроме того, курс объяснит развертывание модели и то, как это полезно для вашей карьеры.

Вы узнаете каждый этап построения модели в исследовательской среде, как превратить блокноты Jupyter в рабочий код, создать пакеты кода, опубликовать его в API и добавить непрерывную доставку с помощью развлекательных видеоуроков.

Тренер расскажет об идее воспроизводимости, ее важности и о том, как использовать управление версиями, репозитории кода и Docker, чтобы максимизировать воспроизводимость во время развертывания. Кроме того, вы изучите процесс развертывания модели машинного обучения с ноутбука Jupyter на облачные платформы и инфраструктуру с учетом CI/CD.

Этот курс предназначен для:

• Специалисты по данным, которые хотят использовать свою первую модель машинного обучения
• Ученые данных, которые хотят стать более опытными в развертывании моделей.
• Люди, работающие в сфере разработки программного обеспечения, но желающие перейти на машинное обучение

Основы MLOps: Coursera

В этом курсе Coursera вы узнаете об инструментах MLOps, используемых для установки, оценки, эксплуатации и мониторинга производственных систем машинного обучения в Google Cloud.

Более того, это включает в себя развертывание, тестирование, мониторинг и автоматизацию систем машинного обучения. Специалисты по машинному обучению могут использовать инструменты для оценки моделей и постоянного развития. Они сотрудничают с исследователями данных, которые могут создавать модели, чтобы обеспечить скорость развертывания наиболее эффективных моделей.

Чему вы научитесь?

• Внедрение основных технологий для эффективных MLOps
• Внедряйте наиболее эффективные процедуры CI/CD при работе с системами машинного обучения.
• Настройте и настройте среды Google Cloud для надежных и эффективных MLOps.
• Реализуйте надежные и воспроизводимые рабочие процессы для обучения и логического вывода.

Специализация MLOps: Coursera

Курс MLOps Coursera охватывает фундаментальные идеи машинного обучения и практические знания в области современной разработки программного обеспечения и инженерных ролей для создания машинного обучения для производства.

Курс охватывает различные области, в том числе концептуализацию, создание и обслуживание интегрированных систем, постоянно работающих в производстве. Курс учит тому, как производственные системы должны управлять постоянно меняющимися данными, в отличие от типичного моделирования машинного обучения.

Чему вы научитесь?

• Создание полной производственной системы ML, включая планирование проекта, требования к данным, методы моделирования и развертывание.
• Создание базовой модели, устранение дрейфа идей и создание прототипа промышленного приложения машинного обучения.
• Обучение использованию TensorFlow Extended для проектирования и преобразования
• Обучение использованию инструментов для определения происхождения данных и метаданных происхождения, создания жизненного цикла данных и использования схем бизнес-данных для отслеживания эволюции данных.

Обучение сертификации MLOps: CloudxLab

CloudxLab предоставляет этот учебный курс по сертификации MLOps. Как правило, это относится к методам, навыкам и реальному опыту, необходимым для разработки моделей машинного обучения, их реализации и отслеживания.

После обучения нашей модели машинного обучения следующей серьезной задачей является ее развертывание и масштабирование в рабочей среде, чтобы ее могли использовать больше пользователей. Вы узнаете, как эффективно использовать инструменты и подходы в процессе экспериментального обучения.

Понимание машинного обучения и идеи глубокого обучения имеют решающее значение, но вы также должны обладать солидным опытом в области производственной инженерии. В дополнение к развитию опыта в технологиях DevOps, этот курс углубляется в машинное обучение и методы глубокого обучения. По окончании курса слушатели научатся:

• Создайте систему машинного обучения от начала до конца.
• Узнайте о масштабах проекта, требованиях к данным, моделировании и развертывании.
• Создание конвейеров для улучшения процедуры обучения модели
• Научитесь решать свои бизнес-трудности с помощью нескольких методов машинного обучения и глубокого обучения.
• Использование Spark MLlib для обучения распределенной модели
• Используйте конвейеры CI/CD для развертывания моделей машинного обучения в реальном мире.

Обучение сертифицированному курсу MLOps: 360 DigiTMG

Этот курс MLOps охватывает масштабное развертывание моделей машинного обучения. Обучение является результатом нашей неудовлетворенности работой над консультационными проектами и попытками реализовать проекты машинного обучения в реальных условиях.

Инженеры машинного обучения сталкиваются с различными проблемами во время работы над проектом, такими как «эксплуатация» и «производство» кода. Для многих инженеров довольно сложно быстро и эффективно развернуть модели машинного обучения, потому что нет платформы или набора рекомендаций, как в других проектах разработки программного обеспечения.

Этот курс научит вас:

• Спрос на MLOps в области науки о данных
• Узнайте о Docker и преимуществах контейнеризации
• Узнайте о TensorFlow Extended (TFX) и его многих частях.

Инжиниринг MLOps на AWS

Этот курс MLOps от AWS поможет вам изучить и применять процедуры в стиле DevOps при обучении и развертывании моделей ML с помощью MLOps Engineering на AWS.

Кроме того, вы узнаете, как работать в команде и использовать инструменты, автоматизацию, процедуры и командную работу для поддержки разработчиков и операционного персонала, инженеров DevOps и инженеров платформы данных ML, ответственных за внедрение моделей ML.

Вы узнаете, как создать план действий MLOps для своего бизнеса, когда курс закончится, чтобы вы могли перейти от изучения к делу.

Профессиональный сертификат в MLOps с AWS: EdX

Этот курс EdX — еще один хороший вариант для энтузиастов машинного обучения. Вы научитесь интегрировать возможности инженерии данных и науки о данных для развертывания моделей машинного обучения с помощью курса Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

Большая часть работы по внедрению моделей ИИ не связана с разработкой моделей. Учебная программа познакомит вас с сотрудничеством с учеными-данными и внедрением моделей машинного обучения, которые могут учиться на данных и делать прогнозы. Эта процедура обычно автоматизирована; таким образом, требуются MLOps и инженерный опыт в области ИИ.

Чтобы добавить больше, курс поможет вам научиться создавать конвейер для наблюдения за несколькими точками работы, такими как входящие данные и выходные данные решения.

Сертификация курса MLOps: igmGuru

Этот курс MLOps от igmGuru призван научить участников создавать модели машинного обучения для массового производства.

Люди получают улучшенную подготовку по использованию различных инструментов и методов производства для машинного обучения. Курс обеспечивает необходимое знакомство с основами MLOps, необходимыми для развития предметной компетенции, что жизненно важно для обеспечения успешной карьеры в области ИИ.

Основы MLOps: PluralSight

Этот курс от PluralSight направлен на предоставление глубоких знаний о стандартных методах машинного обучения для развертывания, оценки, мониторинга и эксплуатации систем, интегрированных с машинным обучением.

В ходе курса студенты познакомятся с различными инструментами машинного обучения. Помимо понимания того, как использовать эти инструменты, слушатели дополнительно изучат стандартные подходы к использованию этих инструментов. Курс поможет профессионалам интегрировать систему машинного обучения в бизнес-процесс.

Тем не менее, стажеры в дальнейшем научатся тестировать и контролировать систему машинного обучения, чтобы повысить ее производительность и устранить технические сбои. PluralSight предлагает бесплатную пробную версию этого онлайн-курса. Если вам нравится бесплатная версия и вы хотите продолжить обучение, купите премиум-версию. Бесплатная пробная версия рассчитана на десять дней и включает только вводный раздел курса.

Вывод

Машинное обучение (ML) — это передовая технология, которая делает машины более умными и самостоятельными в принятии решений. В прошлом машины работали в соответствии с действиями человека. Но система, интегрированная с МО, может работать независимо, без вмешательства человека, и со временем продолжает улучшать свою производительность за счет анализа данных и обучения.

Итак, если вы хотите заняться наукой о данных, вам необходимо изучить операции машинного обучения (MLOPs). Благодаря курсу MLOps вы сможете изучить основы операций машинного обучения и развеять свои сомнения и заблуждения. Это также поможет вам найти работу своей мечты и прилично зарабатывать.

Итак, выберите хороший курс MLOps из списка выше, запишитесь на него и приступайте к обучению.