Wprowadzenie do operacji uczenia maszynowego (MLOps)

  • Ścieżka szkoleniowa
  • 4 Moduły
beginner
data-scientist
azure-devops
azure-machine-learning
github

W skrócie

Operacje uczenia maszynowego (MLOps) stosują zasady metodyki DevOps do projektów uczenia maszynowego. Dowiedz się, które zasady metodyki DevOps pomagają w skalowaniu projektu uczenia maszynowego od eksperymentowania do środowiska produkcyjnego.

Wymagania wstępne

Znajomość uczenia maszynowego i usługi Azure Machine Learning.

Moduły w ramach tej ścieżki szkoleniowej

Wprowadzenie do zasad metodyki DevOps dotyczących uczenia maszynowego

Zapoznaj się z zasadami i narzędziami metodyki DevOps dotyczącymi obciążeń METODYki MLOps.

Kontrola źródła dla projektów uczenia maszynowego

Dowiedz się, jak pracować z kontrolą źródła dla projektów uczenia maszynowego. Kontrola źródła jest istotną częścią operacji uczenia maszynowego (MLOps).

Automatyzowanie przepływów pracy uczenia maszynowego

Automatyzowanie przepływów pracy uczenia maszynowego przy użyciu potoków usługi Azure Machine Learning, usługi Azure Pipelines i funkcji GitHub Actions.

Ciągłe wdrażanie na potrzeby uczenia maszynowego

Dowiedz się, jak pracować ze środowiskami w celu ciągłego wdrażania modeli uczenia maszynowego.