เรียนรู้ MLOps ด้วย 10 หลักสูตรเหล่านี้

MLOps เกิดขึ้นที่จุดเชื่อมต่อของ DevOps, Data Engineering และ Machine Learning

ระบบ ML อยู่ในขั้นทดลอง มีส่วนประกอบจำนวนมาก และยากต่อการสร้างและบำรุงรักษา

หากคุณเคยใช้แมชชีนเลิร์นนิงหรือการเรียนรู้เชิงลึก คุณอาจเคยเจอ MLOps

เช่นเดียวกับ DevOps Machine Learning Operations (MLOps) ถือเป็นก้าวสำคัญลำดับต่อไปที่บริษัทสมัยใหม่กำลังดำเนินการอยู่

แม้ว่าจะใช้แนวคิดเดียวกันกับ DevOps แต่ก็มีการใช้งานต่างกัน

MLOps คาดว่าจะเติบโตอย่างมากและสูงถึง 4 พันล้านดอลลาร์ภายในสิ้นปี 2568

ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับ MLOps ผู้สมัครจำนวนมากขึ้นและรอคอยที่จะเข้าร่วมหลักสูตร MLOps เพื่อให้มีข้อมูลเชิงลึกที่ดีขึ้นเกี่ยวกับการดำเนินงานเหล่านี้

ดังนั้น หากคุณเป็นหนึ่งในนั้น มาทำความเข้าใจว่า MLOps คืออะไร จากนั้นจึงเข้าไปอยู่ในรายชื่อ 9 หลักสูตร MLO อันดับต้น ๆ เพื่อช่วยให้คุณเรียนรู้และเชี่ยวชาญ

MLOps คืออะไร?

MLOps ทำหน้าที่เป็นสื่อกลางที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและผู้เชี่ยวชาญด้านปฏิบัติการสามารถทำงานร่วมกันและสื่อสารโดยใช้ชุดเทคนิคต่างๆ

การนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกไปใช้ในสภาพแวดล้อมการผลิตที่กว้างขวางสามารถทำได้โดยอัตโนมัติเพื่อปรับปรุงคุณภาพและปรับปรุงกระบวนการจัดการ นอกจากนี้ MLOps ยังช่วยให้ปรับโมเดลให้สอดคล้องกับความต้องการทางธุรกิจและมาตรฐานด้านกฎระเบียบได้ง่ายขึ้น

คุณยังสามารถเผยแพร่แอป ML ที่มีประสิทธิภาพสูงได้อย่างต่อเนื่องในระดับการผลิตด้วย MLOps มีข้อกำหนดเฉพาะสำหรับ ML ในการสร้างวงจรชีวิตใหม่ควบคู่ไปกับกระบวนการ SDLC และ CI/CD ปัจจุบัน ซึ่งส่งผลให้เวิร์กโฟลว์มีประสิทธิภาพมากขึ้นและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ขั้นตอนต่าง ๆ ของ MLOps คือ:

• การวิเคราะห์ข้อมูล
• การแปลง/การเตรียมข้อมูล
• การฝึกอบรมและพัฒนาแบบจำลอง
• การตรวจสอบโมเดล

ในการปรับปรุง MLOps คุณต้องมีความรู้ที่ครอบคลุม ซึ่งสามารถเข้าถึงได้มากขึ้นด้วยความช่วยเหลือของหลักสูตรความเชี่ยวชาญพิเศษของ MLOps

เหตุใดจึงต้องพิจารณาหลักสูตรความเชี่ยวชาญพิเศษของ MLOps

เนื่องจากข้อมูลเป็นพื้นฐานของทุกโปรแกรม การเรียนรู้ของเครื่องจึงแตกต่างจากซอฟต์แวร์ทั่วไป การให้บริการข้อมูล แทนที่จะเป็นฟังก์ชันการทำงานของแอปพลิเคชัน เป็นจุดสนใจของการออกแบบโค้ด นอกจากนี้ ML ยังเป็นระบบ open-loop แบบไดนามิก

งานจะไม่เริ่มต้นจนกว่าจะมีการนำแบบจำลองไปใช้ นอกจากนี้ แบบจำลองการผลิตต้องได้รับการติดตาม อบรมใหม่ และปรับใช้ใหม่เพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงสัญญาณข้อมูลเพื่อรักษาประสิทธิภาพสูงสุด การปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงต้องการทักษะบ่อยขึ้นในโดเมนด้านเทคนิค เช่น วิศวกรรมซอฟต์แวร์และ DevOps

ในหลักสูตร MLOps ทั่วไป แนวคิดพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงจะถูกรวมเข้ากับความรู้เชิงปฏิบัติของการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมสมัยและบทบาททางวิศวกรรมเพื่อสร้างวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการผลิต

คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับศักยภาพ ความยาก และผลกระทบของวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิ่งในด้านต่างๆ ของการพัฒนาและการผลิต เมื่อจบหลักสูตร คุณจะสามารถสร้างโซลูชัน AI ที่ล้ำสมัยและจัดการกับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้ นอกเหนือจากนี้ คุณจะพร้อมที่จะ:

• สร้างระบบการผลิต ML ที่สมบูรณ์ รวมถึงการวางแผนโครงการ ข้อกำหนดด้านข้อมูล เทคนิคการสร้างแบบจำลอง และการปรับใช้
• สร้างแบบจำลองพื้นฐาน แก้ไขปัญหาการล่องลอยของแนวคิด และสร้างต้นแบบ
• เรียนรู้การออกแบบไปป์ไลน์ข้อมูลโดยการรับ สครับ และตรวจสอบชุดข้อมูล
• ใช้ TensorFlow Extended เพื่อดำเนินการด้านวิศวกรรมคุณสมบัติ การเปลี่ยนแปลง และการเลือก
• ใช้เครื่องมือสำหรับที่มาของข้อมูลและข้อมูลเมตาของสายเลือด สร้างวงจรข้อมูล และใช้สคีมาข้อมูลธุรกิจเพื่อติดตามวิวัฒนาการของข้อมูล

นักเรียนที่เรียนหลักสูตร MLOps ออนไลน์สามารถรับ MLOps ZoomCamp ได้ ซึ่งพวกเขาสามารถแก้ปัญหาในไฟล์ต่างๆ ได้ ครอบคลุมการแนะนำ การปรับใช้ แนวทางปฏิบัติ โครงการ ฯลฯ

ความสำคัญของ MLOps ในอนาคตอาชีพ

มีการแข่งขันที่รุนแรงในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และทุกๆ ปี นักเรียนหลายแสนคนเลือกสาขานี้เนื่องจากมีขอบเขตงานที่ยอดเยี่ยม

แม้ว่า MLOps จะเป็นที่รู้จักน้อยกว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ระดับการจ่ายก็เทียบได้ นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลในสหรัฐอเมริกามีฐานเงินเดือนเฉลี่ยอยู่ที่ 119,000 ดอลลาร์ ในขณะที่วิศวกรของ MLOps มักจะทำเงินได้ประมาณ 90,529 ดอลลาร์

MLOps สามารถสนับสนุนองค์กรทุกรูปแบบและขนาดในการพัฒนาแผนที่มีประสิทธิภาพ การจัดการ และความสำเร็จในอนาคต เป็นผลให้ความสำคัญของเทคนิคนี้เพิ่มขึ้นเนื่องจากข้อมูลและเทคโนโลยียังคงก้าวข้ามความสูงใหม่

ดังนั้น ในฐานะวิศวกร MLOps คุณจะได้สัมผัสกับงานต่างๆ เช่น การติดตั้งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และทำให้แน่ใจว่าพวกมันใช้งานได้จริงในการผลิต ในการนำโมเดลไปใช้ คุณจะต้องสามารถเข้าใจอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่รองรับโมเดลนั้นได้

หลักสูตรความเชี่ยวชาญพิเศษของ MLOps ทำงานอย่างไร

หลักสูตรเฉพาะทางของ MLOps สามารถช่วยให้ผู้เรียนได้รับทักษะทั้งเชิงปฏิบัติและเชิงทฤษฎี นี่คือวิธีการทำงานของหลักสูตร

ลงทะเบียน

คุณสามารถลงทะเบียนในหลักสูตร MLOps เฉพาะทางออนไลน์ได้โดยตรงหลังจากเลือกหลักสูตรที่คุณรู้สึกว่าใช่สำหรับคุณ เมื่อคุณลงทะเบียนในหลักสูตร คุณเป็นสมาชิกที่ลงทะเบียนแล้ว

ส่วนที่ดีที่สุดคือคุณสามารถเรียนจบเพียงหลักสูตรเดียว หยุดการศึกษาของคุณอย่างถาวร หรือยกเลิกการสมัครของคุณ คุณยังจะได้รับแดชบอร์ดเพื่อแสดงภาพและติดตามการลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรและความก้าวหน้าทั้งหมดของคุณ

ทำโครงงานเชิงปฏิบัติ

ความเชี่ยวชาญพิเศษแต่ละอย่างมาพร้อมกับโครงการเชิงปฏิบัติที่คุณต้องทำเพื่อสำเร็จหลักสูตรความเชี่ยวชาญพิเศษ MLOps และรับใบรับรองที่แท้จริงของคุณ อย่างไรก็ตาม ก่อนเริ่มหลักสูตรภาคปฏิบัติ คุณต้องเรียนหลักสูตรอื่นๆ ให้ครบก่อนจึงจะมีความรู้ที่จะนำไปใช้กับโครงการได้

รับใบรับรอง

เมื่อจบหลักสูตรแล้ว คุณจะได้รับใบรับรองจากหลักสูตรที่จัดให้ ซึ่งคุณสามารถแสดงต่อผู้มีโอกาสเป็นนายจ้างและได้งานในฝันของคุณ

ตอนนี้ มาดูหลักสูตร MLOps ที่ดีที่สุดที่คุณสามารถทำได้

พื้นฐาน MLOps: ท่อส่ง CI/CD/CT ของ ML: Udemy

หลักสูตร Udemy นี้จะสอนคุณเกี่ยวกับพื้นฐานของ MLO และครอบคลุมถึงวิธีที่ MLOps กำลังแก้ไขปัญหาของ ML แบบเดิม ในขณะที่ปรับปรุงความสามารถในการปรับตัวและการทำงานอัตโนมัติของกระบวนการ ML

มันครอบคลุม:

• มาตรฐานและค่านิยมที่ MLOps สร้างขึ้น
• ไปป์ไลน์สำหรับการส่งมอบอย่างต่อเนื่อง การฝึกอบรมอย่างต่อเนื่อง และการบูรณาการอย่างต่อเนื่องใน MLOps
• หลักสูตร MLOps มีระดับวุฒิภาวะที่หลากหลาย
• การเปรียบเทียบแพลตฟอร์ม MLOps และชุดเครื่องมือ

หลักสูตรนี้โดย Udemy สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกร ML วิศวกร DevOps และผู้เชี่ยวชาญอื่นๆ ที่ต้องการเรียนรู้แนวคิด

การปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิง: Udemy

หลักสูตรการปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงโดย Udemy สอนวิธีเปลี่ยนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของคุณจากขั้นตอนการวิจัยเป็นโซลูชันที่ผสานรวมอย่างสมบูรณ์ นอกจากนี้ หลักสูตรนี้จะอธิบายการปรับใช้โมเดลและมีประโยชน์ต่ออาชีพของคุณอย่างไร

คุณจะได้เรียนรู้แต่ละขั้นตอนของการสร้างแบบจำลองในสภาพแวดล้อมการวิจัย วิธีเปลี่ยนโน้ตบุ๊ก Jupyter ให้เป็นโค้ดที่ใช้งานจริง แพ็คเกจโค้ด เผยแพร่ไปยัง API และเพิ่มการจัดส่งอย่างต่อเนื่องโดยใช้บทเรียนวิดีโอที่ให้ความบันเทิง

ผู้ฝึกสอนจะพูดถึงแนวคิดเรื่องความสามารถในการทำซ้ำ ความสำคัญ และวิธีใช้การกำหนดเวอร์ชัน ที่เก็บโค้ด และ Docker เพื่อเพิ่มความสามารถในการทำซ้ำสูงสุดในระหว่างการปรับใช้ นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้กระบวนการปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจากโน้ตบุ๊ก Jupyter ไปยังแพลตฟอร์มระบบคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐาน โดยคำนึงถึง CI/CD

หลักสูตรนี้มีไว้สำหรับ:

• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องแรก
• นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการมีความเชี่ยวชาญมากขึ้นในการปรับใช้โมเดล
• คนที่ทำงานด้านการพัฒนาซอฟต์แวร์แต่ต้องการเปลี่ยนไปใช้แมชชีนเลิร์นนิง

ความรู้พื้นฐาน MLOps: Coursera

หลักสูตร Coursera นี้จะเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องมือ MLOps ที่ใช้สำหรับการติดตั้ง ประเมิน ใช้งาน และตรวจสอบระบบ ML ที่ใช้งานจริงบน Google Cloud ในหลักสูตรนี้

นอกจากนี้ยังเกี่ยวข้องกับการปรับใช้ การทดสอบ การตรวจสอบ และระบบอัตโนมัติของระบบ ML ผู้เชี่ยวชาญด้าน ML สามารถใช้เครื่องมือสำหรับการประเมินแบบจำลองและการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกเขาร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่สามารถสร้างแบบจำลองเพื่อให้ความเร็วในการปรับใช้แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด

คุณจะได้เรียนรู้อะไร?

• การนำเทคโนโลยีที่จำเป็นสำหรับ MLOps ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ใช้ขั้นตอน CI/CD ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดเมื่อต้องรับมือกับระบบ ML
• กำหนดค่าและตั้งค่าสภาพแวดล้อม Google Cloud สำหรับ MLOps . ที่เชื่อถือได้และมีประสิทธิภาพ
• ใช้เวิร์กโฟลว์สำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานที่เชื่อถือได้และทำซ้ำได้

ความเชี่ยวชาญ MLOps: Coursera

หลักสูตร MLOps Coursera ครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงและความรู้เชิงปฏิบัติเกี่ยวกับการพัฒนาซอฟต์แวร์ร่วมสมัยและบทบาททางวิศวกรรมเพื่อสร้างวิศวกรรมแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการผลิต

หลักสูตรนี้ครอบคลุมพื้นที่ต่างๆ รวมถึงการจัดทำแนวคิด การสร้าง และการบำรุงรักษาระบบบูรณาการที่ทำงานอย่างต่อเนื่องในการผลิต หลักสูตรนี้จะสอนวิธีที่ระบบการผลิตต้องจัดการข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่อง ไปจนถึงการสร้างแบบจำลองแมชชีนเลิร์นนิงทั่วไป

คุณจะได้เรียนรู้อะไร?

• การสร้างระบบการผลิต ML ที่สมบูรณ์ รวมถึงการวางแผนโครงการ ข้อกำหนดด้านข้อมูล เทคนิคการสร้างแบบจำลอง และการปรับใช้
• การสร้างแบบจำลองพื้นฐาน การแก้ไขความคิดที่เลื่อนลอย และสร้างต้นแบบสำหรับแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้งานจริง
• เรียนรู้ที่จะใช้ TensorFlow Extended เพื่อดำเนินการด้านวิศวกรรมและการเปลี่ยนแปลง
• เรียนรู้การใช้เครื่องมือสำหรับที่มาของข้อมูลและข้อมูลเมตาของสายเลือด การสร้างวงจรข้อมูล และใช้สคีมาข้อมูลธุรกิจเพื่อติดตามวิวัฒนาการของข้อมูล

การฝึกอบรมการรับรอง MLOps: CloudxLab

CloudxLab มีหลักสูตรการฝึกอบรมการรับรอง MLOps นี้ โดยทั่วไป หมายถึงวิธีการ ทักษะ และความเชี่ยวชาญในโลกแห่งความเป็นจริงที่จำเป็นในการพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง นำไปใช้ และติดตาม

หลังจากฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงของเราแล้ว ความท้าทายหลักต่อไปคือการปรับใช้และปรับขนาดในการผลิตเพื่อให้ผู้ใช้ใช้งานได้มากขึ้น คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือและแนวทางอย่างมีประสิทธิภาพผ่านกระบวนการเรียนรู้เชิงทดลอง

การทำความเข้าใจเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและแนวคิดการเรียนรู้ที่ลึกซึ้งนั้นมีความสำคัญ แต่คุณต้องมีความเชี่ยวชาญที่มั่นคงและมีทักษะด้านวิศวกรรมการผลิตด้วย นอกเหนือจากการพัฒนาประสบการณ์ในเทคโนโลยี DevOps แล้ว หลักสูตรนี้ยังเจาะลึกลงไปในการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการเรียนรู้เชิงลึกอีกด้วย เมื่อจบหลักสูตรแล้ว นักเรียนจะได้เรียนรู้ที่จะ:

• สร้างระบบการเรียนรู้ของเครื่องตั้งแต่ต้นจนจบ
• เรียนรู้เกี่ยวกับขอบเขตของโครงการ ข้อกำหนดด้านข้อมูล การสร้างแบบจำลอง และการปรับใช้
• สร้างไปป์ไลน์เพื่อปรับปรุงขั้นตอนการฝึกอบรมแบบจำลอง
• เรียนรู้ที่จะจัดการกับปัญหาทางธุรกิจของคุณด้วยการเรียนรู้ของเครื่องหลายตัวและเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก
• การใช้ Spark MLlib เพื่อให้เหมาะสมกับการฝึกโมเดลแบบกระจาย
• ใช้ไปป์ไลน์ CI/CD เพื่อปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องกับโลกแห่งความจริง

การฝึกอบรมหลักสูตร MLOps ที่ผ่านการรับรอง: 360 DigiTMG

หลักสูตร MLOps นี้ครอบคลุมถึงการนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้ในวงกว้าง การฝึกอบรมเป็นผลมาจากความไม่พอใจของเราขณะทำงานในโครงการให้คำปรึกษาและพยายามใช้โครงการการเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมจริง

วิศวกร ML เผชิญกับความท้าทายที่แตกต่างกันในขณะที่ทำงานในโครงการ เช่น "การดำเนินการ" และ "การผลิต" โค้ด สำหรับวิศวกรหลายคน การปรับใช้โมเดล ML อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพนั้นค่อนข้างท้าทาย เนื่องจากไม่มีแพลตฟอร์มหรือชุดคำแนะนำเหมือนในโครงการวิศวกรรมซอฟต์แวร์อื่นๆ

หลักสูตรนี้จะสอนคุณ:

• ความต้องการ MLOps ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• เรียนรู้เกี่ยวกับ Docker และประโยชน์ของคอนเทนเนอร์
• เรียนรู้เกี่ยวกับ TensorFlow Extended (TFX) และส่วนประกอบต่างๆ

วิศวกรรม MLOps บน AWS

หลักสูตร MLOps นี้โดย AWS จะช่วยให้คุณเรียนรู้และใช้ขั้นตอนสไตล์ DevOps ในขณะที่ฝึกอบรมและปรับใช้โมเดล ML ด้วยความช่วยเหลือของ MLOps Engineering บน AWS

นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีดำเนินการในทีมและใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ ระบบอัตโนมัติ ขั้นตอน และการทำงานเป็นทีมเพื่อสนับสนุนนักพัฒนาและเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการ วิศวกร DevOps และวิศวกรแพลตฟอร์มข้อมูล ML ที่รับผิดชอบในการดำเนินการโมเดล ML

คุณจะค้นพบวิธีสร้างแผนปฏิบัติการ MLOps สำหรับธุรกิจของคุณเมื่อจบหลักสูตรเพื่อที่คุณจะได้เปลี่ยนจากการเรียนไปสู่การทำ

ใบรับรองระดับมืออาชีพใน MLOps ด้วย AWS: EdX

EdX Cource นี้เป็นอีกหนึ่งทางเลือกที่ดีสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ ML คุณจะได้เรียนรู้การรวมความสามารถด้านวิศวกรรมข้อมูลและวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อปรับใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องผ่านหลักสูตร Machine Learning Operations กับ Amazon Web Services

แรงงานส่วนใหญ่ในการนำแบบจำลอง AI ไปใช้ไม่ได้เกี่ยวข้องกับการพัฒนาแบบจำลอง หลักสูตรนี้จะแนะนำให้คุณร่วมมือกับนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลและนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ซึ่งสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์ได้ ขั้นตอนนี้โดยทั่วไปจะเป็นแบบอัตโนมัติ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องมี MLOps และความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม AI

หากต้องการเพิ่มเติมมากกว่านี้ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีสร้างไปป์ไลน์เพื่อดูจุดดำเนินการต่างๆ เช่น ข้อมูลขาเข้าและผลลัพธ์การตัดสินใจ

การรับรองหลักสูตร MLOps: igmGuru

หลักสูตร MLOps โดย igmGuru มีวัตถุประสงค์เพื่อแนะนำผู้เข้าร่วมในการสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการผลิตจำนวนมาก

บุคคลจะได้รับการฝึกอบรมที่ดีขึ้นในการใช้เครื่องมือและเทคนิคการผลิตต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง หลักสูตรนี้ให้ความรู้พื้นฐานที่จำเป็นต่อ MLOps ที่คุณต้องการเพื่อพัฒนาความสามารถด้านวิชา ซึ่งมีความสำคัญต่อการรับประกันความสำเร็จในอาชีพ AI

ความรู้พื้นฐาน MLOps: PluralSight

หลักสูตรนี้โดย PluralSight มุ่งเน้นการให้ความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติของแมชชีนเลิร์นนิงมาตรฐานสำหรับการปรับใช้ การประเมิน การตรวจสอบ และการใช้งานระบบที่ผสานรวม ML

จะมีการแนะนำเครื่องมือการดำเนินการแมชชีนเลิร์นนิงต่างๆ ให้กับนักเรียนในระหว่างหลักสูตร นอกจากการทำความเข้าใจการใช้เครื่องมือเหล่านี้แล้ว ผู้เข้ารับการฝึกอบรมจะได้เรียนรู้แนวทางมาตรฐานในการใช้เครื่องมือเหล่านี้เพิ่มเติม หลักสูตรนี้จะช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญบูรณาการระบบ ML เข้ากับกระบวนการทางธุรกิจ

อย่างไรก็ตาม ผู้เข้ารับการฝึกอบรมจะได้เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการทดสอบและตรวจสอบระบบ ML เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและขจัดข้อบกพร่องทางเทคนิค PluralSight เสนอหลักสูตรออนไลน์รุ่นทดลองฟรี หากคุณชอบเวอร์ชันฟรีและต้องการเรียนต่อในหลักสูตรนี้ ให้ซื้อเวอร์ชันพรีเมียม การทดลองใช้ฟรีมีระยะเวลาสิบวันและรวมเฉพาะส่วนเกริ่นนำของหลักสูตรเท่านั้น

บทสรุป

Machine Learning (ML) เป็นเทคโนโลยีล้ำสมัยที่ทำให้เครื่องจักรฉลาดขึ้นและตัดสินใจได้ด้วยตัวเอง ในอดีต เครื่องจักรที่ใช้ในการดำเนินการตามปัจจัยการผลิตของมนุษย์ แต่ระบบที่ผสานรวม ML สามารถทำงานได้โดยอิสระโดยไม่มีการแทรกแซงของมนุษย์ และปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างต่อเนื่องโดยการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้

ดังนั้น หากคุณต้องการเข้าสู่สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ ML Operations (MLOps) เป็นสิ่งสำคัญ ผ่านหลักสูตร MLOps คุณสามารถเรียนรู้พื้นฐานของการดำเนินงาน ML และขจัดข้อสงสัยและความเข้าใจผิดของคุณ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณได้งานในฝันและสร้างรายได้อย่างเหมาะสม

ดังนั้น เลือกหลักสูตร MLOps ที่ดีจากรายการด้านบน ลงทะเบียนและเริ่มเรียนรู้