Lær MLOps med disse 10 kurser

MLOps blev født i krydsfeltet mellem DevOps, Data Engineering og Machine Learning.

ML-systemer er eksperimentelle, har et større antal komponenter og er mere udfordrende at konstruere og vedligeholde.

Hvis du har været til maskinlæring eller deep learning, er du måske stødt på MLOps.

Ligesom DevOps er Machine Learning Operations (MLOps) det næste vigtige skridt, moderne virksomheder tager.

Selvom det deler et lignende koncept med DevOps, er det implementeret anderledes.

MLOps forventes at vokse gevaldigt og nå $4 milliarder ved udgangen af ​​2025.

Med den stigende efterspørgsel efter MLOps ser flere og flere aspiranter frem til at tage MLOps-kurser for at få bedre indsigt i disse operationer.

Så hvis du er en af ​​dem, lad os forstå, hvad MLOps er, og derefter komme ind på listen over de 9 bedste MLOps-kurser for at hjælpe dig med at lære og mestre det.

Hvad er MLOps?

MLOps fungerer som et medie, hvor dataforskere og operationsspecialister kan arbejde sammen og kommunikere ved hjælp af en række teknikker.

Implementering af machine learning og deep learning-modeller i ekspansive produktionsmiljøer kan automatiseres for at forbedre kvaliteten og strømline ledelsesprocessen. Derudover gør MLOps det nemmere at tilpasse modeller til forretningskrav og regulatoriske standarder.

Du kan endda frigive højtydende ML-apps kontinuerligt i produktion i stor skala takket være MLOps. Der er specifikke krav til ML for at skabe en ny livscyklus sideløbende med de nuværende SDLC- og CI/CD-processer, hvilket resulterer i en mere effektiv arbejdsgang og bedre resultater.

De forskellige faser af MLOps er:

• Dataanalyse
• Datatransformation/forberedelse
• Modeltræning og udvikling
• Modelvalidering

For at forbedre dig på MLOps har du brug for omfattende viden, som bliver mere tilgængelig ved hjælp af et MLOps specialiseringsforløb.

Hvorfor overveje et MLOps-specialiseringskursus?

Da data er grundlaget for alle programmer, adskiller maskinlæring sig fra traditionel software. Dataservice, snarere end applikationsfunktionalitet, er fokus for kodens design. Derudover er ML et åbent sløjfe, dynamisk system.

Opgaven starter først, når modellerne tages i brug. Derudover skal produktionsmodeller spores, omskoles og omplaceres som reaktion på ændrede datasignaler for at opretholde optimal ydeevne. Implementering af maskinlæring kræver oftere færdigheder inden for tekniske domæner som softwareudvikling og DevOps.

I et typisk MLOps-kursus kombineres de grundlæggende ideer om maskinlæring med den praktiske viden om moderne softwareudvikling og ingeniørroller for at skabe maskinlæringsteknologi til produktion.

Du vil lære om potentialet, vanskelighederne og virkningerne af maskinlæringsteknik inden for forskellige områder af udvikling og produktion. Efter afslutningen af ​​kurset vil du være i stand til at skabe banebrydende AI-løsninger og tackle problemer i den virkelige verden. Bortset fra dette vil du være forberedt på at:

• Opret et komplet ML-produktionssystem, inklusive projektplanlægning, datakrav, modelleringsteknikker og implementering
• Opret en basismodel, løs idédrift, og konstruer en prototype.
• Lær at designe datapipelines ved at erhverve, skrubbe og validere datasæt
• Brug TensorFlow Extended til at udføre funktionsudvikling, transformation og valg
• Brug værktøjer til dataoprindelse og afstamningsmetadata, opret en datalivscyklus og brug forretningsdataskemaer til at spore dataudvikling

Studerende, der følger et online MLOps-kursus, kan også få MLOps ZoomCamp, hvor de kan færdiggøre løsninger i forskellige filer. Det dækker introduktion, implementering, praksis, projekter osv.

Betydningen af ​​MLOs i karrieremuligheder

Der er en massiv konkurrence inden for datavidenskab, og hvert år vælger hundreder og tusinder af studerende dette felt, da det tilbyder et fremragende jobmuligheder.

Selvom MLOps er mindre kendt end datavidenskab, er lønskalaen sammenlignelig. En dataforsker i USA har en gennemsnitlig grundløn på $119.000, hvorimod MLOps-ingeniører typisk tjener omkring $90.529.

MLOps kan støtte organisationer af alle former og størrelser med at udvikle effektive planer, administrere og lykkes i fremtiden. Som et resultat er betydningen af ​​denne teknik stigende, efterhånden som data og teknologi fortsætter med at overgå nye højder.

Så som MLOps-ingeniør vil du blive udsat for forskellige opgaver, såsom at installere machine learning-modeller og sikre, at de er operationelle i produktionen. For at tage modellen i brug, skal du være i stand til at forstå den maskinlæringsalgoritme, der ligger til grund for den.

Hvordan fungerer et MLOps-specialiseringskursus?

MLOps specialiseringskurser kan hjælpe elever med at erhverve både praktiske og teoretiske færdigheder. Sådan fungerer det at tage et kursus.

Indskrive

Du kan direkte tilmelde dig et online MLOps-specialiseringskursus efter at have valgt det kursus, du føler er det rigtige for dig. Når du tilmelder dig et kursus, er du et registreret medlem.

Det bedste er, at du kun kan afslutte ét kursus, stoppe dine studier permanent eller opsige dit abonnement. Du vil også få et dashboard til at visualisere og spore alle dine tilmeldinger til kurser og avancement.

Lav et praktisk projekt

Hver specialisering kommer med et praktisk projekt, som du skal lave for at gennemføre MLOps-specialiseringskurset og modtage dit autentiske certifikat. Inden du begynder på det praktiske projektforløb, skal du dog gennemføre alle de andre kurser for at have viden, du kan anvende på projektet.

Få certifikatet

Efter endt kursus kan du få et certifikat fra det udbudte kursus, som du kan vise til potentielle arbejdsgivere og lande dit drømmejob.

Lad os nu se på nogle af de bedste MLOps-kurser, du kan tage.

MLOps Fundamentals: CI/CD/CT Pipelines of ML: Udemy

Dette Udemy-kursus vil lære dig det grundlæggende i MLOps og dækker, hvordan MLOps løser problemer med traditionel ML, samtidig med at ML-processens tilpasningsevne og automatisering forbedres.

Det dækker:

• De standarder og værdier, som MLOps er bygget op omkring
• Pipelines til kontinuerlig levering, kontinuerlig træning og kontinuerlig integration i MLOps
• MLOps-kurset har en række modenhedsniveauer
• Sammenligninger af MLOps-platformene og værktøjsstakken

Dette kursus af Udemy er for datavidenskabsfolk, ML-ingeniører, DevOps-ingeniører og andre fagfolk, der ønsker at lære konceptet.

Implementering af Machine Learning-modeller: Udemy

Dette udrulningskursus for maskinlæring af Udemy lærer dig, hvordan du overfører dine maskinlæringsmodeller fra forskningsstadiet til en fuldt integreret løsning. Derudover vil kurset forklare modelimplementering, og hvordan det er nyttigt for din karriere.

Du vil lære hvert trin i opbygningen af ​​en model i forskningsmiljøet, hvordan man omdanner Jupyter-notebooks til produktionskode, kodepakker, udgiver det til en API og tilføjer kontinuerlig levering ved hjælp af underholdende videolektioner.

Underviseren vil tale om ideen om reproducerbarhed, dens betydning, og hvordan man bruger versionering, kodelagre og Docker for at maksimere reproducerbarheden under implementering. Derudover vil du lære processen med at implementere en maskinlæringsmodel fra en Jupyter-notebook til cloud-platforme og infrastruktur, mens du tager CI/CD i betragtning.

Dette kursus er for:

• Dataforskere, der ønsker at bruge deres første maskinlæringsmodel
• Dataforskere, der ønsker at blive mere dygtige til modelimplementering.
• Folk, der arbejder med softwareudvikling, men ønsker at gå over til maskinlæring

MLOps Fundamentals: Coursera

Dette Coursera-kursus vil lære om MLOps-værktøjer, der bruges til at installere, vurdere, betjene og overvåge produktions-ML-systemer på Google Cloud i dette kursus.

Desuden involverer det ML-systemers udrulning, test, overvågning og automatisering. ML-professionelle kan anvende værktøjer til modelevaluering og løbende udvikling. De samarbejder med dataforskere, der kan skabe modeller for at give hastighed i implementeringen af ​​de bedst ydende modeller.

Hvad vil du lære?

• Implementering af de væsentlige teknologier for effektive MLO’er
• Vedtag de mest effektive CI/CD-procedurer, når du håndterer ML-systemer
• Konfigurer og opsæt Google Cloud-miljøer til pålidelige og effektive MLO’er
• Implementer arbejdsgange til træning og slutninger, der er pålidelige og reproducerbare

MLOps Specialisering: Coursera

MLOps Coursera-kurset dækker grundlæggende maskinlæringsideer og praktisk viden om moderne softwareudvikling og ingeniørroller for at skabe maskinlæringsteknologi til produktion.

Kurset dækker forskellige områder, herunder konceptualisering, skabelse og vedligeholdelse af integrerede systemer, der konstant kører i produktion. Kurset underviser i, hvordan produktionssystemer skal håndtere konstant skiftende data, skarpt til typisk maskinlæringsmodellering.

Hvad vil du lære?

• Oprettelse af et komplet ML-produktionssystem, inklusive projektplanlægning, datakrav, modelleringsteknikker og implementering
• Oprettelse af en basismodel, løsning af idédrift og konstruktion af en prototype til en produceret maskinlæringsapplikation
• Lær at bruge TensorFlow Extended til at udføre engineering og transformation
• Lær at bruge værktøjer til dataoprindelse og afstamningsmetadata, oprettelse af en datalivscyklus og brug af forretningsdataskemaer til at spore dataudvikling

MLOps certificeringsuddannelse: CloudxLab

CloudxLab tilbyder dette MLOps-certificeringskursus. Generelt refererer det til de metoder, færdigheder og ekspertise i den virkelige verden, der er nødvendige for at udvikle dine maskinlæringsmodeller, implementere dem og holde styr på.

Efter at have trænet vores maskinlæringsmodel er den næste store udfordring at implementere og skalere den i produktionen, så flere brugere kan bruge den. Du lærer, hvordan du bruger værktøjerne og tilgangene effektivt gennem den eksperimentelle læringsproces.

Forståelse af maskinlæring og dybtgående læringsideer er afgørende, men du skal også have solid ekspertise med produktionstekniske færdigheder. Ud over at udvikle erfaring med DevOps-teknologier, dykker dette kursus dybt ind i maskinlæring og deep learning-metoder. Efter endt kursus vil eleverne lære at:

• Opret et maskinlæringssystem fra start til slut.
• Lær om projektets omfang, datakrav, modellering og implementering
• Opret pipelines for at forbedre modeltræningsproceduren
• Lær at tackle dine virksomhedsproblemer med flere maskinlærings- og deep learning-teknikker
• Brug af Spark MLlib til at passe til distribueret modeltræning
• Brug CI/CD-pipelines til at implementere dine maskinlæringsmodeller til den virkelige verden

Certificeret MLOps kursusuddannelse: 360 DigiTMG

Dette MLOps-kursus dækker implementering af maskinlæringsmodeller i stor skala. Uddannelsen er et resultat af vores utilfredshed, mens vi arbejder på konsulentprojekter og forsøger at implementere Machine Learning-projekter i virkelige omgivelser.

ML-ingeniører står over for forskellige udfordringer, mens de arbejder på et projekt, som at “operationalisere” og “produktionalisere” koden. For mange ingeniører er det ret udfordrende at implementere ML-modeller hurtigt og effektivt, fordi der ikke er nogen platform eller et sæt anbefalinger, som der er i andre softwareingeniørprojekter.

Dette kursus vil lære dig:

• Efterspørgslen efter MLOps inden for datavidenskab
• Lær om Docker og fordelene ved containerisering
• Lær om TensorFlow Extended (TFX) og dets mange dele

MLOps Engineering på AWS

Dette MLOps-kursus af AWS hjælper dig med at lære og anvende DevOps-lignende procedurer, mens du træner og implementerer ML-modeller ved hjælp af MLOps Engineering på AWS.

Derudover vil du lære, hvordan du opererer i et team og udnytter værktøjer, automatisering, procedurer og teamwork til at støtte udviklerne og driftspersonalet, DevOps-ingeniører og ML-dataplatformsingeniører, der er ansvarlige for operationalisering af ML-modeller.

Du vil opdage, hvordan du opretter en MLOps handlingsplan for din virksomhed, når kurset er slut, så du kan gå fra at studere til at gøre.

Professionelt certifikat i MLOps med AWS: EdX

Denne EdX Cource er en anden god mulighed for ML-entusiaster. Du lærer at integrere datateknik og datavidenskabsevner for at implementere maskinlæringsmodeller gennem kurset Machine Learning Operations with Amazon Web Services.

Det meste af arbejdet med at implementere AI-modeller involverer ikke modeludvikling. Læreplanen vil introducere dig til at samarbejde med dataforskere og implementere maskinlæringsmodeller, der kan lære af data og producere forudsigelser. Denne procedure er generelt automatiseret; derfor kræves MLOps og AI-ingeniørekspertise.

For at tilføje mere, vil kurset hjælpe dig med at lære, hvordan du konstruerer pipelinen til at overvåge flere operationspunkter, såsom de indkommende data og beslutningsoutput.

MLOps kursuscertificering: igmGuru

Dette MLOps-kursus af igmGuru har til formål at instruere deltagere i at skabe maskinlæringsmodeller til masseproduktion.

Enkeltpersoner får forbedret træning i at bruge forskellige værktøjer og produktionsteknikker til maskinlæring. Kurset giver den nødvendige eksponering for MLOps-grundlæggende, du har brug for for at udvikle fagkompetence, hvilket er afgørende for at garantere en succesfuld karriere inden for AI.

MLOps Fundamentals: PluralSight

Dette kursus af PluralSight fokuserer på at give dybdegående viden om standard maskinlæringspraksis til implementering, evaluering, overvågning og drift af ML-integrerede systemer.

Forskellige maskinlæringsværktøjer vil blive introduceret til de studerende i løbet af kurset. Udover at forstå brugen af ​​disse værktøjer, vil praktikanter yderligere lære standardtilgange til at bruge disse værktøjer. Kurset vil hjælpe professionelle med at integrere et ML-system med en forretningsproces.

Ikke desto mindre vil praktikanterne yderligere lære at teste og overvåge ML-systemet for at forbedre dets ydeevne og eliminere tekniske fejl. PluralSight tilbyder en gratis prøveversion af dette online kursus. Hvis du kan lide den gratis version og vil fortsætte med kurset, så køb premium-versionen. Den gratis prøveperiode er i ti dage og inkluderer kun den introduktionsdel af kurset.

Konklusion

Machine Learning (ML) er en banebrydende teknologi, der gør maskiner smartere og selvbærende beslutningstagning. Tidligere plejede maskiner at udføre i henhold til menneskelige input. Men et ML-integreret system kan fungere uafhængigt uden menneskelig indblanding og bliver ved med at forbedre sin ydeevne med tiden ved at analysere data og lære.

Så hvis du ønsker at komme ind i datavidenskab, er det vigtigt at lære ML Operations (MLOps). Gennem et MLOps-kursus kan du lære det grundlæggende i ML-operationer og fjerne dine tvivl og misforståelser. Det vil også hjælpe dig med at få dit drømmejob og tjene ordentligt.

Vælg derfor et godt MLOps-kursus fra ovenstående liste, tilmeld dig det, og begynd at lære.