5 бесплатных курсов для освоения MLOps

5 бесплатных курсов по освоению MLOps

 

Введение

 

В современном мире, где решения принимаются на основе данных, просто создание моделей машинного обучения (МО) недостаточно. Организациям необходимо не только строить модели, но и успешно внедрять, управлять и непрерывно улучшать их в реальных сценариях. Представьте себе: вы построили супер-умную систему для прогнозирования погоды, но пока вы не гарантируете ее работу каждый день и обеспечиваете умение работать с новыми данными, это как иметь мощный инструмент, пылящийся в сарае. Именно здесь на помощь приходит МО в операционной среде (MLOps).

Если вас интересует повышение навыков в области MLOps и вы хотите узнать, как превратить ваши удивительные модели в реальные решения, этот статья станет вашим гидом. Я познакомлю вас с пятью бесплатными курсами, которые разберут MLOps на простые и понятные составляющие. Независимо от того, только начинаете вы или уже опытный профессионал в машинном обучении, здесь найдется курс, который идеально подойдет именно для вас.

 

Основы Python для MLOps

 

Ссылка: Основы Python для MLOps

  

Этот курс научит вас основным навыкам Python, необходимым для успеха в роли MLOps. Он охватывает основы языка программирования Python, включая типы данных, функции, модули и методы тестирования. Кроме того, рассматривается эффективная работа с наборами данных и другими задачами науки о данных с помощью библиотек Pandas и NumPy. В рамках этого курса вы на базе практических упражнений получите опыт работы с Python в контексте рабочего процесса MLOps. К концу курса вы будете обладать необходимыми навыками написания сценариев на Python для автоматизации типичных задач MLOps.

Этот курс идеально подходит для тех, кто хочет войти в область MLOps, а также для профессионалов уже имеющих опыт работы в этой сфере и желающих улучшить свои навыки на Python.

 

Рассматриваемые темы:

 

  • Исследование данных
  • Классификация: фильтрация спама
  • Ранжирование: приоритетная почта
  • Регрессия: прогнозирование просмотров страниц
  • Регуляризация: регрессия текста
  • Оптимизация: взлом шифров
  • PCA: построение рыночного индекса
  • MDS: визуальное исследование сходства сенаторов США
  • kNN: системы рекомендаций
  • Анализ социальных графов
  • Сравнение моделей

 

MLOps для начинающих

 

Ссылка: MLOps для начинающих

  

Теперь, когда вы освежили свои знания Python, пришло время погрузиться в реальные задачи! Курс MLOps для начинающих – это бесплатное руководство на платформе Udemy, которое научит вас создавать процесс разработки машинного обучения от начала до конца, включая проектирование, построение и управление жизненным циклом ИИ модели.

Курс ведет опытный практикующий MLOps специалист Prem Naraindas и включает в себя несколько практических упражнений. По окончании курса вы получите хорошее представление о основах MLOps и сможете применить их в своей работе.

 

Рассматриваемые темы:

 

  • Обзор MLOps
  • Инструменты и платформы MLOps
  • Создание конвейеров
  • Автоматизация обучения модели, оценки, экспериментирования
  • Развертывание и мониторинг
  • Работа с данными
  • Масштабирование
  • Лучшие практики MLOps

 

Специализация по разработке инженерии машинного обучения для продакшена (MLOps)

 

Ссылка: Специализация по разработке инженерии машинного обучения для продакшена (MLOps)

  

Если вы готовы перейти от теоретических знаний к практическому программированию машинного обучения в реальном мире, вам необходимо пройти этот курс Специализации по разработке инженерии машинного обучения для продакшена (MLOps) на Coursera. Эта всесторонняя специализация, предлагаемая deeplearning.ai, разработана для программистов, которые уже имеют определенный опыт работы с Tensorflow и увлечены практическими приложениями и опытом программирования. Этот курс идеален для тех, кто отлично владеет Python и TensorFlow и хочет сразу погрузиться в мир MLOps!

Лучшая часть состоит в том, что курс ведут ведущие эксперты AI в Google, Андрю Нг, Лоуренс Мороуни и Роберт Кроу из Google. 

 

Освещаемые темы:

 

  • Готовые к использованию системы машинного обучения
  • Потоки данных и техники управления моделями
  • Концепция сдвига
  • Обучение моделей
  • Облачные инструменты для MLOps
  • Мониторинг моделей
  • Оптимизация моделей
  • Производство TensorFlow (TFX)

 

MLOps | Специализация по операциям машинного обучения

 

Ссылка: Специализация по операциям машинного обучения

  

Эта всесторонняя серия курсов разработана для людей с знанием программирования, которые хотят изучить MLOps. Курсы научат вас использованию Python и Rust для задач MLOps, GitHub Copilot для повышения продуктивности, а также использованию платформ таких как Amazon SageMaker, Azure ML и MLflow. Вы также узнаете, как настроить модели на основе больших языковых моделей (LLM) с использованием Hugging Face и как развернуть устойчивые и эффективные встраиваемые двоичные модели в формате ONNX. Курсы также подготовят вас к разным направлениям карьеры в MLOps, таким как data science, machine learning engineering, cloud ML solutions architecture и управление продуктами искусственного интеллекта (AI).

Эта всесторонняя серия курсов идеально подходит особенно для тех людей, у которых уже есть предварительные знания в программировании, таких как разработчики программного обеспечения, данные ученые и исследователи.

 

Освещаемые темы:

 

  • Microsoft Azure
  • Big Data
  • Анализ данных
  • Программирование на Python
  • Git
  • Машинное обучение
  • Облачные вычисления
  • Управление данными
  • DevOps
  • Amazon Web Services (Amazon AWS)
  • Программирование на Rust
  • MLOps

 

Курс по MLOps от Made With ML

 

Ссылка: Made with MLOps

  

Гоку Мохандас разработал исключительный и общедоступный курс по созданию систем машинного обучения от начала до конца. Made with ML – один из самых популярных репозиториев на GitHub, в котором зарегистрировалось более 30 000 человек.

Уроки Made with ML охватывают основы машинного обучения, а также тонкости развертывания моделей, тестирования и мониторинга в производственной среде. Уроки Goku объясняют основные идеи, лежащие в основе введенных концепций, предлагают практические проектные задания и оснащают студентов лучшими практиками в программной инженерии, необходимыми для успеха в роли MLOps.

Охватываемые темы:

  1. Основы машинного обучения
  2. Разработка системы от начала до конца
  3. Стратегии развертывания
  4. Методологии тестирования
  5. Мониторинг моделей
  6. Интуиция за концепциями
  7. Практические проектные задания
  8. Лучшие практики программной инженерии

Заключение

MLOps – это быстрорастущая область с высоким спросом на квалифицированных специалистов. Освоив MLOps, вы можете открыть новые карьерные возможности и оказать реальное влияние на мир. С помощью этих пяти бесплатных курсов вы можете сделать первый шаг к освоению MLOps. Чего же вы ждете? Запишитесь сегодня и начните учиться!

Если вы новичок в области машинного обучения и MLOps, вам может быть интересна наша статья о 5 бесплатных книгах для освоения машинного обучения. Но если вы хотите сразу погрузиться в MLOps и хотите пройти только один или два курса, я рекомендую вам пройти специализацию Machine Learning Engineering for Production (MLOps) от Andrew Ng и курс Made with MLOps.

Нас интересует, какие курсы сыграли решающую роль в вашем пути по обучению машинному обучению. Пожалуйста, поделитесь своими мыслями в комментариях ниже!

[Kanwal Mehreen](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/) – это начинающий разработчик программного обеспечения, имеющий большой интерес к науке о данных и применению искусственного интеллекта в медицине. Канвал была выбрана Google Generation Scholar 2022 для региона APAC. Канвал любит делиться техническими знаниями, публикуя статьи по актуальным темам, и увлекается улучшением представительства женщин в технологической индустрии.